Preparing Nurse Entrepreneurs: The Current State
Notice bibliographique
Résumé
Nursing professionals who design and manage a new business venture are known as nurse entrepreneurs. These endeavours provide nurses with the opportunity to develop innovative and creative ways to address gaps in health care. Nurses have a front row seat and observe the changing demands that challenge the healthcare system. Changes include an aging and increasingly culturally diverse population, the rise in chronic illnesses, rapid advancements in technology, increasing costs, and changes in funding. To be successful entrepreneurs requires education in business concepts, precepted graduate experiences, and mentorship opportunities.\nThe purpose of this presentation is to share the results of a literature review that served two purposes. The first purpose was to search the literature on nurse entrepreneurship in Canada and internationally to determine the amount and type of literature focused on this topic; the second was to determine if the business concepts required to be a nurse entrepreneur are being incorporated into nursing undergraduate or graduate nursing curricula.\nThe findings revealed that there is a gap in both research studies and literature on nurse entrepreneurship. Nursing programs did not offer any concentrated tracks in this specialty. Nurses will continue to be ill-equipped to be successful entrepreneurs without changes to education. Research in this area also needs to be encouraged. Nurses must be introduced to entrepreneurial concepts throughout their educational journey. This presentation will offer ideas on how universities can address these findings.
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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 | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».