<i>Who is suited to work in remote First Nations health?</i> Perspectives of staff in remote Aboriginal Community‐Controlled Health Services in northern Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a shortage of nurses, Aboriginal Health Practitioners, GPs and other staff in remote Australian health clinics. There is also high turnover of staff, leading to questions of 'who' is appropriate for remote First Nations practice? The aim of this paper was to identify the characteristics of staff who are likely to work well in remote First Nations settings, from the perspectives of remote health practitioners. DESIGN: This is a qualitative study involving content analysis of interviews. SETTING: The study is conducted in and with 11 Aboriginal Community Controlled Health Services across northern and central Australia. PARTICIPANTS: Eighty-four staff working in these clinics who spoke about staff qualities suited to remote practice. RESULTS: Participants identified a range of qualities desirable in remote practitioners, which were grouped into three topics: (1) professional qualifications and experience, including cultural skills; (2) ways of working, including holisitic approach, resilience, competence, and being a team player, approachable, flexible and hard-working; and (3) specific community needs, namely the need for local First Nations staff, male practitioners and returning short-term staff. The combination of experiences, ways of working, and fit to both the team and community were emphasised. CONCLUSION: Identifying the characteristics of staff who are likely to work well in these settings can inform recruitment strategies. This study found that a combination of professional qualifications, skills and experience as well as ways of working, individual characteristics and needs of communities are desirable for working in remote, First Nations settings.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».