Confirmatory Factor Analysis Affecting Aptitude in the Specialized Nursing Competency of Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the research is to explore the consistency of specialized nursing competency models of nursing students. The participants in this research are 165 Year 4 nursing students at Boromarajonani College of Nursing, Chakriraj, Thailand. The data was collected using a questionnaire consisting of 45 questions, answered with the use of a 5-level scale. The questionnaire was evaluated by three experts, and the questionnaire’s accuracy ratings ranged from .70 to 1.00. The internal reliability of the questionnaire was measured using Cronbach’s alpha coefficient, resulting in values of .763 for educational excellence, .757 for socio-economic factors, .806 for lifestyle, and .814 for personal factors. The study’s findings showed that competency. 1) Education throughout nursing student training. 2) The socio-economic context. 3) Habits pertinent to everyday existence. 4) Attitude towards the nursing profession. 5) GPAx represents the grade point average. 6) OSCE refers to the objective structured clinical examination. The confirmatory factor analysis of specialized nursing aptitude is consistent with the empirical data, Chi-Square = 14.226; df = 8; Relative Chi-Square = 1.778; p-value = .076; GFI = .974; NFI = .943; TLI = .951; CFI = .974; RMSEA = .069; RMR = .113. Each element has a standard element weight value of between .010 and .817, with a standardized weight value ranging from .010 to .817.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».