What Motivates Registered Nurses to Participate in Continuing Education Activities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \nThe study was undertaken to identify what motivates registered nurses to participate \nin continuing education activities. The primary questions were whether basic nursing \neducation, employment status, clinical area, and position, as well as readiness for selfdirected \nlearning influenced Canadian nurses' motivational orientations when deciding to \nparticipate in continuing education activities. Other individual differences (e.g., age) \nwere also examined. The sample included 142 registered nurses employed at an urban \ncommunity hospital. Three instruments were used for data collection: the Education \nParticipation Scale, the Self-Directed Learning Readiness Scale, and a nursing survey \nconsisting of demographic questions. Basic nursing education and employment status \ndid not effect motivational orientation or self-directed learning readiness. Clinical area \nand level of position significantly influenced nurses' decisions to participate in continuing \neducation activities. Motivational orientation had a significant relationship with selfdirected \nlearning readiness. Implications for practice as a result of this study involves \nprogram planning and delivery. The identification of the motivational orientations of \nparticipants may assist in the development and delivery of continuing education \nprograms that are beneficial, relevant, and address the identified learning needs of \nparticipants. Implications for future research also exist in relation to studying different \ngroups of nurses, for example, registered nursing assistants, and investigating related \nissues, for example, what are the deterrents to participation in continuing education?
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».