Developing self-efficacy as nurse preceptors: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Preceptors are expected to facilitate students’ learning and the transition of new graduate nurses in the clinical area but may not be fully prepared for the role. The literature abounds with evidence supportive of considerable preceptor development yet researchers have been slow to explore preceptors’ perceptions of their capabilities and how they influence their willingness and behaviors. This qualitative descriptive study explores nurse preceptors’ perceptions of their self-efficacy when precepting senior practicum students. Albert Bandura’s self-efficacy theory guided this study. Individual semi-structured interviews were conducted with eight participants. Qualitative content analysis was used to analyze the data. Findings included two major themes, experiencing self-efficacy as a nurse preceptor and developing self-efficacy as a nurse preceptor. Previous preceptor experience, years of clinical practice experience, practicum experience as students and workplace supports were identified as salient sources of preceptor self-efficacy. Findings provided insight into the current state of self-efficacy in the preceptor role and contributed to addressing a gap in the literature. Findings have implications for strategies for development of self-efficacy and provided insight into other potential resources for supporting nurse preceptors in the development of their knowledge and behavior. The findings can inform the groundwork for research on further consideration for the implementation of structured transition programs in Canada.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».