Graduate nursing students’ writing proficiency: Survey of faculty perspectives and academic active inertia
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: In the last two decades, enrollment in doctoral programs in nursing has increased dramatically. Completion of these advanced degrees is being hampered by prevailing weaknesses in a key competency that is critical to graduate nurses’ ability to successfully complete their graduate program: academic writing proficiency. These weaknesses endanger the success of graduate nursing programs and the nursing profession’s ability to meet its primary professional obligation: advancement of scientific knowledge through professional publications, policy briefs, business cases, and innovative, evidence-based projects. This research aimed to determine the national nursing faculty’s perceptions of graduate nurses’ writing skills and techniques used to improve their writing proficiency.Methods: The authors employed a descriptive online survey design to examine perspectives on the state of writing proficiency in graduate nursing programs in a nationwide sample of 2,234 faculty members. Statistical analyses included the calculation of percentages for all categorical variables and means, standard deviations, and ranges for continuous variables.Results: The survey results describe a myriad of pervasive weaknesses in graduate nurses’ writing and the limited effectiveness of techniques used to improve writing skills.Conclusions: The article concludes with an association between writing problems in nursing and the concept of active inertia in academia and suggestions for advancing this growing concern to the top of nursing’s agenda and training nursing faculty.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».