Reflections on my first year as an assistant professor of nursing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The traditional tenure and promotion systems in nursing academia have long prioritized research achievements, reflecting a PhD-centric framework. This often overlooks the vital contributions of Doctor of Nursing Practice (DNP) professionals, whose work centers on translating evidence-based knowledge into clinical practice. Drawing on personal experiences as a board-certified DNP in family practice and an assistant professor, this piece highlights the existing imbalance between teaching, practice, and research in academia. It advocates for the inclusion of DNPs within tenure structures to better harmonize the diverse but complementary contributions of all nursing professionals, including DNPs, and PhDs. The article further emphasizes the need for systemic reforms that align doctoral education with comprehensive university career planning. These reforms should incentivize scope-based practice, ensuring that all nurses work according to their competencies, while fostering economic viability and career growth. By integrating these changes, academia can create a more inclusive and collaborative environment that values the unique roles of DNPs, ultimately enhancing the quality and innovation in nursing education and practice.
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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 | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,013 |
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 ».