Achieving shared values: A mixed methods study and multi-method model of how to effectively educate nurses about e-professionalism
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Professional socialisation is the method by which nurses become ‘professionals’, demonstrating the values and behaviours accepted by the profession in both the online (e-professionalism) and offline environment. Understanding the concept of e-professionalism and the values associated with online behaviours is an important component of professional practice. This mixed methods project explored nurse’s perspectives about what is acceptable to do on social media and used an evidence-based decision-making tool (A2A) to assess perspectives about whether behaviours in social media are professional or unprofessional is reliable and valid for use in nurse education.Methods: Quantitative data was gathered for a series of five vignettes nurses were required to use the A2A tool to score each on the basis of professionalism. To assess the reliability and validity of the tool, participants were asked to complete this task on two occasions n = 122 nurses completed the initial survey and n = 48 repeated the survey. Following this, qualitative data were gathered via focus groups to explore the reasons why consensus could not be achieved.Results: Findings show that, even with a structured tool there are still variations in what is and is not deemed to be professional behaviour. There was limited reliability and validity for individual use of the tool, but clinical staff found it useful and relevant to practice. Focus groups (three, n = 8) then explored the concept of e-professionalism further to establish the reasons why consensus is not achieved despite the presence of a structured tool. Two main themes were found 1) the role of values in achieving consensus and 2) the role of tools in achieving consensus and in nurse education. The complex interdependence of personal-social-professional values (competing or complementary) were found to be a significant reason why consensus about acceptable online behaviours was not achieved by using the structured tool.Conclusions: A multi-method model to approach nurse education is proposed. It uses a combination of tools and approaches to explore the personal-social-professional domains, navigate competing values and teach practical skills for effective use of social media platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,135 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».