EXPLORING THE PERSPECTIVES OF NURSING STUDENTS ABOUT WORKING IN THE LONG-TERM CARE SECTOR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The purpose of this study was to understand the perceptions of prospective registered nurses about working in the long-term care sector and identify workplace attributes that attract prospective nurses to the sector. Methods A sequential mixed methods study was conducted with nursing students at Ontario Tech University. Focus groups (n=14) asked students to comment on views about working in the long-term care sector, and job attributes that may attract them to the sector. A cross-sectional survey asked students to respond to elicited choice job scenarios, informed by the thematic analysis of focus group interviews. The survey data (n=139) was analysed using least absolute deviations estimator. Willingness-to-pay (WTP) values of wages gained or forgone were generated for each job attribute. Results Focus group interviews suggested fair compensation, optimal client-to-staff ratios, unionized work environments, comprehensive benefits packages, and flexible work arrangements were important job attributes. In survey results, 18.0% expressed interest in working in long-term care sector compared to 75.5% in acute care. Regression analysis suggested that higher amounts of paid vacation (WTP: -5.983; 95% CI: -13.749, -0.037) and higher risk of injury (WTP: 0.684; 95% CI: 0.124, 1.208) were associated with work in the long-term care sector. Conclusion Long-term care can attract nurses by offering flexible options such as part-time positions and paid vacation, and by actions that potentially mitigate the risk of workplace injury, violence, and abuse. Nursing students should be shown the positive aspects of working with older adults and dispel negative perceptions about the long-term care sector.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».