Strategies to diversify Canadian baccalaureate nursing education: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This review seeks to identify strategies that have been implemented by Canadian baccalaureate nursing (BSN) programs to recruit and retain students of systemically and historically marginalized populations. \n \nIntroduction: Diversity within the nursing workforce has been shown to improve patients’ healthcare experiences. However, Eurocentric-heteronormative Canadian society has facilitated the exclusion of people who are Indigenous, Black, Asian, LGBTQ2IA+, have disabilities, or identify as male from nursing education. The country’s first Indigenous nurse, Edith Monture, graduated in 1914 from a program in the United States after being denied access to training in Canada. This story repeats approximately 30 years later when Bernice Redmon graduated from an American training program before returning to Canada to become the country’s first Black nurse. Implementing strategies to recruit and retain students from these historically underrepresented groups could diversify the nursing workforce; thus, improving patient experiences with healthcare. \n \nInclusion criteria: This review will include English language publications dating from 1990 that describe recruitment and/or retention strategies aimed to increase and/or sustain the enrolment of students of systemically and historically marginalized populations within Canadian baccalaureate nursing education programs. \n \nMethods: Using JBI scoping review methodology, sources will be searched in the following datasets: CINAHL (EBSCO), MEDLINE (EBSCO), ProQuest Dissertations & Theses, Web of Science, and ERIC (EBSCO) to identify strategies implemented within Canadian BSN programs. The search will be limited to publications dated from 1990 and will include terms to focus on Canadian content. To capture grey literature, websites of approved Canadian BSN programs will be hand searched for recruitment and/or retention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».