Testing the Collaborative Learning Unit, a New Nursing Practicum Supervision Model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The collaborative learning unit (CLU) is a nursing internship supervision model that has the potential to optimize resources dedicated to clinical education through the sharing of student supervision within a care team. It is a flexible model that can be adjusted to the specific features of the clinical and academic settings looking to adopt it. The testing of this model, however, has not been documented in Quebec. Purpose: This article presents the results of the third cycle of a qualitative active research project designed to support and document CLU adoption by, and for, partners in clinical nursing education. This cycle relates to the experience of the partners during CLU testing in an intensive care setting in Quebec. Methods: The partners’ experience was documented through field observations (33 hours) as well as focus groups (n = 2) and individual interviews (n = 3) with eight partners. The research team performed a theme-based analysis of the data. Results: Nine themes provide an understanding of the partners’ CLU-related experience. They focus on interns’ autonomy, multiple supervisory relationships, and support for learning. Possible improvements are also suggested to address the issues encountered so as to continue work on the model (for example, use of a tool to monitor interns’ progress). Conclusion: The results of this study indicate that mobilizing various partners in a participatory research project enables them to appropriate a new model of internship supervision and results in an overall positive trial experience.
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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 | 0,025 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».