Nursing lunch and learn program to support new faculty transitioning to academia: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Structured mentoring programs are crucial for new faculty transitioning to academia, especially nurses in clinical settings. The objective of this study was to evaluate a semi-structured Nursing Lunch and Learn Program (NLLP) among novice nursing faculty entering academia.Methods: This descriptive, cross-sectional pilot study described the development of the NLLP, its implementation, and evaluation. The NLLP was developed and implemented in a research-intensive University’s School of Nursing in the mid-Atlantic region of the United States during the 2022-2023 academic year. The faculty evaluated the program using self-reported surveys.Results: Among the 8-novice faculty, 6 female faculty completed the survey. Most faculty (n = 8, 75%) were advanced practice nurses entering academia from clinical practice. The NLLP was worthwhile, and participants suggested expanding beyond the School of Nursing to include other departments within the College. Among the 5 sessions, “Navigating the Appraisal and Promotion Process” was rated the highest.Conclusions: The NLLP was a successful new faculty orientation program aimed at fostering relationships among faculty and departmental leadership and increasing retention of novice faculty. This program assisted with the transition from clinical practice to novice faculty.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».