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Enregistrement W4416434930 · doi:10.54393/nrs.v5i3.197

Exploring the Role Performance for Principalships and Related Challenges in Nursing Academia

2025· article· W4416434930 sur OpenAlexaff
Farhan Aslam, Gideon Victor, Farhana Madhani

Notice bibliographique

RevueNURSEARCHER (Journal of Nursing & Midwifery Sciences) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingNonprobability samplingExcellenceExploratory researchMindsetQualitative researchContent analysisPreparednessQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing leadership makes people feel inspired and motivated to realize their potentials by thinking critically when managing teams, thus experiencing an association between daily operations on the ground with the overall objectives of education. Objectives: To explore the effectiveness of the performance of the principals and vice principals in nursing institutions. Methods: The qualitative study design was an exploratory and descriptive one. Purposive and snowball sampling were used to select the participants. A face-to-face interview was utilized in collecting the data; a semi-structured interview guide was used. The collected data were analyzed by means of content analysis. The Ethics and Research Board accepted this study. Results: 12 interviews were held, nine of them were women and three were men. Two participants consisted of the vice principals, and the rest were principals. The analysis of data established three broad categories and 12 subcategories. These were role performance during Principalships, role preparedness challenges, and recommendations of participants. Each category was again separated into subcategories. Conclusions: Academic planning, capacity building, quality assurance, and program excellence are controlled by principals and vice-principals. The lack of knowledge and experience of educational management exposes them to challenges in matters related to do with budget, financial management, operation, and resource limitation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,262
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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