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Enregistrement W4306178455 · doi:10.3917/rsi.149.0062

Adaptation transculturelle d’un outil de mesure des opinions et croyances des infirmières en regard du développement professionnel continu : version canadienne-française du Q-PDN

2022· article· fr· W4306178455 sur OpenAlexaffabout
Annie Perron, Mélissa Gosselin, Chúk Odenigbo, Olwyn Foley, Anaïs Lacasse

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of OttawaUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePhilosophyPsychologyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The continuing professional development of nurses remains a key issue within the health context. Context: The Questionnaire - Professional Development Nurses (Q-PDN) was developed to understand the opinions and beliefs of nurses regarding continuing professional development is essential to improving the quality of care and optimizing job satisfaction. With this in mind, researchers from the Netherlands developed the Questionnaire – Professional Development Nurses (Q-PDN). Objectives: Adapt the Q-PDN to a French-Canadian context according to recognized guidelines. Method: The six stages of the Beaton et al. (2000) cross-cultural adaptation process were followed to produce a tool adapted to the French-Canadian context. Results and discussion: This study describes the different steps necessary for the cross-cultural adaptation of the Q-PDN tool to the French-Canadian context. Following the adaptation, minor content adjustments were made to the original version. General comments have highlighted the clarity and simplicity of the questionnaire. Conclusion: This first step in the cross-cultural French-Canadian adaptation of Q-PDN has enabled the development of a tool to identify gaps and priorities for action to promote the continuing professional development (CPD) of nurses.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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