From Doubt to Drive: Transforming Student Attitudes Toward Research
Notice bibliographique
Résumé
Engaging undergraduate students in nursing research is of high significance for capacity building and advancement of the nursing profession especially with current global constraints to health research. Helping students understand the significance of research can position students towards success in leveraging research in their future careers. Currently, while research as a core nursing course is offered in some schools of nursing, it provides an introductory understanding of research methods and does not often contain a practical application component of what students are learning from a theoretical perspective. This editorial provides strategies on how nursing schools, universities, practice-site organizations, and external funding bodies can modify their existing practices to offer direct, application, research-based opportunities for undergraduate nursing students. Particularly, thinking about how assignments can be modified to instruct students about diverse types of publications and knowledge dissemination options can contribute to students feeling like their voice matters and this work has impact beyond a singular course. Offering students opportunities at the university level to receive research mentorship and learn about the conduct of research from inception to dissemination can equip students with the skills they need to lead research upon graduation on practice-related, first-hand issues they are witnessing as nurses. Research shadowing opportunities or involvement in research within organizations where students are practicing can demonstrate the connection between theory and real-world use of research and impact. Finally, advocating for increasing funding opportunities for undergraduate students from external funders can enhance the accessibility and quality of mentorship in research for such students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,032 |
| Communication savante | 0,030 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».