“Balancing two worlds”: a constructivist grounded theory exploring distributed/decentralised nursing education in rural and remote areas in Canada and Norway
Notice bibliographique
Résumé
A challenge confronting northern nursing is delivery of equitable and culturally competent nursing education. Advances in technology support distributed approaches for decentralised learning and enhance the feasibility of nursing education in rural and remote regions. However, there is limited scholarship on distributed/decentralised technologies in nursing education, particularly in northern and circumpolar regions. The purpose of this constructivist grounded theory research was to develop an enhanced understanding of the unique experiences of students, faculty and administrators who use distributed/decentralised methods and technology. Open-ended interviews were completed in 2015–17 with nursing students (n = 8), faculty and administrators (n = 6) at two universities using distributed/decentralised educational strategies in northern and circumpolar regions. Interviews, journal entries, field notes and memos, were analysed using grounded theory procedures. Findings indicated that distributed/decentralised programs offered rural and remote students educational possibilities that “fit” which would not have otherwise existed. However, Balancing Two Worlds created a collision of roles resulting in the potential loss of balance. Students rectified the Fear of “Falling Off” of their program through four subprocesses: Being Disciplined, Having Realistic Expectations, Planning Ahead and Staying Motivated which provided structure and predictability. Findings support the development of empirical knowledge regarding distributed/decentralised technologies in nursing education and a foundation for future research.
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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 | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,030 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».