“It is Essentially About Treating Each Other Well”: Insights from Faculty on Incivility in Nursing Education
Notice bibliographique
Résumé
STUDY BACKGROUND: Incivility in nursing educational institutions, which may be perpetrated by both students and faculty, is troubling given that such institutions have a mandate to prepare students for caring, relational nursing practice. PURPOSE: The purpose of this study was to contribute to understanding nursing academic incivility through an examination of nursing faculty's perspectives on student and faculty incivility. METHODS: The study was conducted using a mixed methods, descriptive, survey design with collection and analysis of quantitative and qualitative data. The sample consisted of 52 faculty members. RESULTS: A large majority of faculty thought that incivility in the nursing academic environment is a problem, with most considering it to be a mild or moderate problem. Students acted unprofessionally by showing disrespect, displaying superiority, engaging in disruptive behaviors, or not taking responsibility for their role in their learning. Faculty acted unprofessionally by showing disrespect, displaying superiority, or not being supportive. Faculty perceived that stress, personality, failure to deal with incivility, and an attitude of entitlement contributed to incivility. They thought that educational interventions, policies, and an academic environment that is conducive to civility are needed to address the problem. CONCLUSION: Until evidence is available to support the effectiveness of interventions for academic incivility, nursing educational institutions are encouraged to implement strategies suggested by faculty in this study.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».