MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4302007928 · doi:10.3928/01484834-20220803-06

Nurse Educators' Experiences With a Faculty Navigator Program: A Mixed-Methods Study

2022· article· en· W4302007928 sur OpenAlexaffabout
Christy Raymond, Tatiana Penconek, Sherry Dahlke

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipNurse educatorFaculty developmentMedical educationFeelingDescriptive statisticsPsychologyNursingDescriptive researchNurse educationMedicineProfessional developmentSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a gap in studies examining formal mentorship programs designed for ongoing faculty support. Method: A mixed-methods explanatory research design was used to examine nurse educators' experiences of a navigation-based mentoring program in a baccalaureate nursing program in Western Canada. Descriptive statistics were used to examine the means of three subsets of the Capabilities of Nurse Educators (CONE) questionnaire. Interviews were conducted, and data were analyzed using qualitative descriptive methods. Results: The findings highlight the positive effects the faculty navigator program had on faculty's confidence and development as educators. The most significant finding was the in-time relational support that faculty navigators provided to prevent new faculty from feeling alone in their new role. Conclusion: The faculty navigator program is effective for its setting. This program could be expanded to facilitate stronger learner-centered approaches to teaching in various settings with faculty of varying expertise. [ J Nurs Educ . 2022;61(10):587–590.]

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,425 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing EducationMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207