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Enregistrement W4205898235 · doi:10.1177/08445621211073439

Nurse Preceptors’ Experiences of an Online Strength-Based Nursing Course in Clinical Teaching

2022· article· en· W4205898235 sur OpenAlexaffvenue
Antonia Arnaert, M. Di Feo, Michelle Wagner, Gilbert Primeau, Thalia Aubé, Alina Constantinescu, Mélanie Lavoie‐Tremblay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreceptorNursingNurse educationNurse educatorPsychologyQualitative researchMedical educationOnline courseOnline learningMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Online educational programs for nurse preceptors have been created based on various theoretical frameworks; however, no programs using a Strengths-Based Nursing (SBN) approach could be located. Purpose: This qualitative descriptive study explored the nurse preceptors’ experiences in using a SBN approach to provide clinical teaching to nursing students after completing an online SBN clinical teaching course. Methods: Semi-structured interviews were conducted with six nurses. Data was thematically analyzed. Findings: Although their levels of familiarity with SBN varied, all preceptors acknowledged that using a SBN approach in clinical teaching benefits both students and educators. They reported that it empowered students and that it allowed them to discover their strengths. Getting to know their students helped the preceptors provide tailored learning experiences and feedback. Using the SBN approach simultaneously enhanced the preceptors’ self-confidence and created opportunities for shared learning. Conclusion: Using a strengths’ approach offers nurse preceptors a powerful tool to facilitate student learning and skills development in clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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