Migration intentions among nursing students in a low-middle-income country
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle