Key considerations when developing academic writing support for nursing and midwifery doctoral students: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Academic writing is essential to achieve success for doctoral students and is often linked to their academic identity, which could provoke negative emotions leading to the risk of burnout and dropping out of their studies. Although academic writing is a substantial part of doctoral students' learning journey, there are no existing recommendations to guide the provision of effective support addressing nursing and midwifery doctoral students' needs in academic writing. This review aims to identify the key considerations that could facilitate education facilities and educators to provide effective support for academic writing among nursing and midwifery doctoral students, fostering a supportive environment for guidance and development. DESIGN: The review team was co-led by two doctoral students and two academics with all the team members being doctoral students at the School of Nursing and Midwifery in a research-intensive university. Seven databases were searched in February 2022 with an updated search conducted in July 2023. This review was guided by the methodological framework for scoping reviews: PRISMA for Scoping Review Checklist and Joanna Briggs Institute (JBI) Manual for Evidence Synthesis. A narrative synthesis was conducted to analyse the data. RESULTS: A total of 11 papers were included. Six key considerations for developing effective academic writing support were identified including modes of delivery; barriers to writing; accountability and productivity; building group identity, collegiality and a sense of community; peer review, and behavioural change in writing practice. CONCLUSIONS: Findings highlighted that both face-to-face and online writing support groups enhance doctoral students' motivation and confidence in writing. The opportunity of active engagement, sharing writing commitments and short bursts of writing practice is pivotal in promoting doctoral students' writing productivity and satisfaction resulting in a higher on-time completion rate. Future studies should focus on the nursing and midwifery students' educational needs in academic writing.
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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 | 0,122 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| 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 ».