Doing Phenomenological Research Collaboratively
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative research between nurses employed in the academic and practice sectors is a cost-effective and innovative way to investigate aspects of clinical practice, articulate clinical and teaching expertise, and extend professional practice knowledge. In collaborative ventures, researchers from different institutional cultures often work together to investigate a particular area of interest. This poses challenges in relation to the perceptions, understandings, and interpretations of the research question and of the mode of inquiry, particularly when investigating through the qualitative paradigm. The purpose of this article is twofold. The first is to clarify some of the challenges experienced while conducting collaborative research and describe the steps taken to ensure consistency between the purpose of the research and the phenomenological research design used to explore the learning that nursing students acquire in their final clinical practicum. Second, it was thought that by illuminating this learning, registered nurses working as preceptors and those supporting new graduates could gain insight into the complexities of learning the skills of safe and competent practice from the student's perspective. This insight is essential in creating a strategy between education and practice to minimize the duplication of learning opportunities and lessen the cost of supporting newly registered nurses, which may be at the expense of investment in the professional development of experienced registered nurses.
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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 | 0,102 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,038 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».