Optimizing Academic-Practice Partnerships to Promote Transition to Nursing Practice
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAn academic-practice partnership was implemented in Northwestern Ontario with the goals of enhancing cross- sector collaboration, co-creating research knowledge related to transition to practice, engaging and recruiting nurses, and mobilizing knowledge to improve the transition experience. There is a growing nursing shortage requiring novel solutions to support retention, particularly for rural and remote populations. Academic-practice partnerships can be leveraged to improve working conditions and consequently job satisfaction (Padilla & Kreider, 2020; Rogers et al., 2020).MethodUsing qualitative methodology, semi-structured virtual interviews were conducted with nine Registered Nurse participants ranging in experience from three to seven months employed at the same hospital in Northwestern Ontario.The interview guide was developed collaboratively by an advisory board comprised of the researcher, hospital staff and input from two student ambassadors from the graduating class. Thematic analysis was completed and broad categories were established with data then expanded into five overarching themes.ResultsFive themes representing impactful sentiments shared by the new graduate nurses were identified: "I couldn't be the nurse I know I could be"; "I'm with you right now"; "You have to catch up"; "Do you want to learn it with me?"; and "I feel thrown in and unprepared".ConclusionNew graduate nurses experience a dissonance between expectations and reality influenced by their interactions with preceptors and colleagues. Academic-practice partnerships can create supportive learning environments, allowing new nurses to transition to independent practitioners while establishing stronger professional identity, which is a positive indicator for retention.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».