Can peers improve student retention? Exploring the roles peers play in midwifery education programmes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Peer support is understudied as a factor that can impact midwifery student retention. BACKGROUND: Retention of midwifery students is essential for creating a sustainable maternity care workforce. Research shows that peer support positively influences students' experiences, but it needs more focus on the role peers play in student retention. AIM: We aimed to examine how peer support can facilitate midwifery students' retention by exploring the role peers play in students' experiences and identifying the types of support students offer each other. METHODS: We conducted 31 semi-structured interviews with students attending Midwifery Education Programmes across Canada. Data were analysed inductively, following the constructivist grounded theory method. FINDINGS: While motivated and engaged peers improved students' learning experiences and desire to remain in their program, peers who created an overly competitive academic environment hindered learning. Students also noted that a lack of diversity, particularly of Black and Indigenous peers, limited their ability to learn about culturally safe care. Most students felt a sense of community and relied on one another for emotional, academic, and instrumental support. DISCUSSION: Peer support has mostly positive effects on student learning and should be formalized by midwifery educators to improve retention. Reducing pressure to succeed, targeting recruitment of students who are Black, Indigenous, and People of Colour, and establishing formal mentorship programmes could enhance the role peers play in student retention. CONCLUSION: While retention of students is a complex issue, positive interactions with peers can create a stimulating learning environment and increase students' desire to stay in their programme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».