Nursing Professionals within the Intergenerational Context during the 20th and 21st Centuries: an Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the generational differences and similarities existing among nursing professionals of the 20th and 21st centuries and how these have influenced on the evolution of the profession. METHODS: Integrative review according to the methodology by Whittemore and Knafl. The key words used for the search were: nurses, intergenerational relations, Veterans, Baby Boom, X generation, and Millennials. RESULTS: The electronic search process yielded 10 documents (eight articles and two theses), all within the Anglo-Saxon environment (4 in Canada, 5 in the United States, and 1 in Australia). The documents recovered determined three principal themes: the intergenerational nursing workforce (n = 7), recruiting and retention within an intergenerational workforce (n = 2), and tutoring within an intergenerational nursing workforce (n = 1). The four generations of nursing professionals (X, Y, Baby Boomers, and Veterans) have different aptitudes, social and cultural setting, that coexist within the same work staff. CONCLUSIONS: This study establishes the legitimacy of the intergenerational differences as an important variable of social categorization. The findings have the potential to improve generational comprehension and promote a more cohesive culture in clinical practice settings, besides conserving the legacy of the four generations of nursing professionals contributing to outline the identity of the nurses through the conservation of social, cultural, and professional experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».