An in-depth examination of geriatric nursing master's programs: A comparative analysis between Iran and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study was undertaken with the explicit objective of comparing the educational curriculum of the Master's program in Geriatrics in Iran with that of the Alberta Nursing School in Canada. This comparative descriptive study employed George F. Bradley's 4-step method, involving the stages of description and proximity analysis. Data were sourced from internal databases, including Magiran and Scientific Information Database, supplemented by external databases such as Google Scholar, PubMed, and Scopus. The geriatric nursing master's program in Alberta is characterized by a longer duration and a more established history. The delineation of roles for graduates in this context is more specific compared to the situation in Iran. The admission criteria in Alberta are more stringent, emphasizing the quality of candidates through a comprehensive evaluation of general and professional factors. Conversely, the admission process for nursing master's students in Iran considers a broader set of criteria. Furthermore, a substantial disparity exists between the course topics in Iran and the pressing societal and clinical needs. The inadequacy of clinical space and the scarcity of experienced professors emerge as significant challenges within the training program in Iran. The formulation of the curriculum for the geriatric nursing master's program should adhere to a systematic and comprehensive framework that aligns with societal needs. Graduates of the program should possess a well-defined professional position within the healthcare landscape. The educational process should involve the utilization of accomplished professors and a dynamic clinical environment to effectively train students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».