Running out of Care: Documenting and Contextualizing Ontario's Nursing Shortage
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores Ontario’s current Registered Nurse shortage from the perspective of nurses. Qualitative research was used to gather 18 anonymous survey responses and 8 interviews that were interpreted using an Institutional Ethnography framework. Ongoing stressors identified by nurse respondents are discussed within an evidence-based institution-centered context that enhances understanding of the ongoing reports of increased Registered Nurse burnout. Nurses’ perspectives and lived experiences are foregrounded and their narratives are contextualized in processes drawn from secondary research. The main themes addressed are the current political backdrop and social-economic processes emanating from both institutional and government systems, as well as main stressors on nurses such as workload, patient acuity, short staffing, training and retention, new graduate experiences, managerial systems. Much of the research and respondents’ narratives highlight the institutional factors contributing to decreasing morale and mental health among nurses that has created perfuse burnout within this demographic, contributing to the current shortage in Ontario.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».