Exploring the Transitional Experiences of Nursing Faculty at Ontario Colleges
Notice bibliographique
Résumé
The global nursing shortage creates a challenge for patient care and increases the demand for qualified nursing faculty to train future nurses. In 2022, there were an estimated 67 vacant full-time faculty positions in Ontario colleges and universities, driving the recruitment of nurses from clinical practice (CASN, 2022). The transition from clinical practice to academia can be challenging. Although the transition experience of clinical nurses to academia has been examined in the literature, the perspective of Ontario college faculty still needs to be addressed. To address this gap, this qualitative descriptive study, informed by Transitions Theory, explored the experiences of novice college nursing faculty. Nine participants from Ontario colleges offering the Bachelor of Science in Nursing degree were interviewed. The study provided three themes: 1) emotional aspects of the transition experience, 2) preparation for the nursing professor role, and 3) navigating the role and college setting. The study found that transitioning into the nursing professor role is an emotional journey. Many novice nursing professors felt unprepared for their new roles and drew upon their clinical experiences to support their transitions. Finally, their ability to navigate their new role was impacted by the formal and informal support they received through orientation programs, mentorship, and socialization. These findings can guide academic leaders at Ontario colleges to offer standardized orientation programs that support nurses to excel as professors and improve retention of this important group. By increasing the retention of novice nursing professors, Ontario colleges can continue to educate future nurses to meet the province’s growing healthcare needs. Without qualified faculty, nursing schools are limited in their enrolment of students, resulting in fewer new nurses supporting patient care.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| 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 ».