Migration intentions among nursing students in a low-middle-income country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migration among skilled labour has been noted as one of the major issues in recent times, especially among health workers. Data from the United Nations show that almost two thirds of people migrating are labor migrants and international migrants constitute 3.5% of the global migration population. Out of the millions of people who migrate across the globe, health workers, especially nurses form a greater portion of these numbers. This study explored nursing students' intention to migrate to other countries after completing their programs. METHOD: A descriptive cross-sectional design approach was adopted using self-administered questionnaire that contain aspects of open-ended questions. A sample size of 226 nursing students were recruited using convenient sampling technique. RESULTS: The results overall, revealed that 226 nursing students participated in the study. Out of this, most of the respondents 42.5% were aged between 25 and 30 years with majority 53.1% being males. Also, 35% of the participants were married with more than half 59.7% of the respondents being Christians. The results further revealed that most of the participants 64.2% had intention of migrating to other countries. Among those who intended to migrate, 11.7% identified lack of jobs, 39.3% identified low salaries in Ghana while 50.3% identified bad working conditions. The rest 2.8% attributed their intentions to migrate to educational opportunities. Common places of destination included Canada, USA, UK and Australia. CONCLUSION: The outcome of this study points to the urgent need for low-income countries such as Ghana to urgently put in measures to curb the menace of brain drain among nurses. Improvement in working condition of nurses must be prioritized to motivate their stay.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».