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Enregistrement W4318829858 · doi:10.2196/40677

Developing the Next Generation of Nursing Disciplinary Leaders in Higher Education: Protocol for a Sequential Mixed Methods Study

2023· article· en· W4318829858 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa Slattery, Carol Grech, Rachael Vernon

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceDelphi methodContext (archaeology)Nurse educationDisciplineNursingDiversity (politics)Medical educationPsychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Leading nurse education and research in the higher education (HE) sector has become increasingly challenging over the last decade with many universities in Australia and New Zealand having undergone academic restructuring. The future of HE faces many challenges including recruitment of suitably qualified staff to lead teaching and research and advance professional disciplines. Increasing cultural diversity of the Nursing workforce and the communities' nurses serve, and the identification of cultural attributes in the context of racial inequities exposed by the pandemic and the climate emergency suggest different forms of leadership may be required in the future by those leading nurse education in the HE sector. Currently, there is a dearth of research evidence that identifies the qualities, behaviors, and characteristics (collectively identified as core attributes) required by nurse academic leaders. OBJECTIVE: This research aims to identify an evidenced based set of core attributes that are required to lead the discipline of Nursing in the Australian and New Zealand HE sectors. METHODS: This research is using a 2-phase sequential mixed methods design incorporating a scoping review; and Delphi technique. In phase 1, a scoping review will be undertaken to identify the qualities, behaviors, and characteristics that can influence the evolution of the next generation of academic nurse leaders. A set of draft statements and questions will be prepared based on analysis of findings from the review. Phase 2 uses Delphi technique consisting of e-survey rounds with experts in leading nursing faculties in Australia and New Zealand. An Expert Advisory Group will consider the initial set of draft statements and questions from phase 1. Consistent with Delphi technique, a series of "rounds" will then occur using an e-survey method. Established leaders (Professors and Associate Professors who are members of the Council of Deans Australia and New Zealand) will rate their level of agreement to statements on the qualities, behaviors, and characteristics required to lead the discipline of nursing in the HE sector in Australia and New Zealand. RESULTS: The findings of the scoping review will identify what is currently known about the qualities, behaviors, and characteristics of academic nurse leaders. Quantitative and qualitative results from the Delphi study will initially be reported in separate manuscripts for publication. It is projected that a final paper will be prepared from aggregated research data and outline how the findings can inform the preparation of future academic nurse leaders. CONCLUSIONS: The generation of an evidenced-based set of core attributes will serve to inform the next generation of academic nurse leaders including informing recruitment processes and postgraduate nurse leadership programs. It is anticipated that the data sets and findings will be transferrable to other disciplines within HE to aid in future-proofing discipline-based expertise and leadership in the context of academic restructure. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/40677.

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)0,022
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,942
Tête enseignante GPT0,780
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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