Meaningful recognition program for nursing faculty insights learned during the pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Nursing programs face faculty shortages further aggravated by burnout and low pay compared to the private sector. As meaningful recognition programs are linked to resiliency and improved job satisfaction, this university initially implemented the DAISY Award for Extraordinary Nursing Faculty program in 2014. With the significant changes experienced during the pandemic, the university wanted to strengthen the Daisy Award program and determine its impact on Compassion Satisfaction (CS) and Compassion Fatigue (CF). Nursing faculty are at increased risk for CF (burnout and secondary traumatic stress) due to clinical errors, patient illness, death, and multicultural differences. These risks have increased across nursing settings with the pandemic. In the clinical setting, research has shown that effective implementation of the Daisy Award Program provides nurses with meaningful recognition that increases CS and decreases CF. There is limited literature on how meaningful recognition programs influence CS and CF for nursing faculty. The purpose of this research study is to evaluate whether strategies to improve the DAISY Award program influence CS and CF for nursing faculty. The study design was quasi-experimental, utilizing a pre-and post-survey design following interventions to strengthen the DAISY Award program through centralized communication and recognition strategies. Across the two data collection periods, CS remained high and CF low (non-significant findings) overall, though visiting professors had statistically significantly higher CS and lower CF than full-time faculty. Given the pandemic timing, it is unknown if the meaningful recognition program contributed to maintaining the desired CS and CF results, and further research is needed.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».