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Enregistrement W7061553542

Registered Nurse Retention in Long Term Care: A Qualitative Exploration

2023· dissertation· en· W7061553542 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingJob satisfactionQualitative researchTheme (computing)Work (physics)PandemicContent analysisChristian ministry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Registered Nurse (RN) retention continues to be an issue within long-term care (LTC). RNs play a vital role in the overall wellbeing of the aging Ontario population. In 2020, COVID-19 swept the world in a pandemic and the Ontario LTC sector was left with many changing restrictions and regulations that had a large effect on not only the RNs who work there but also the residents who resided in.\nThis study was conducted to identify what factors contribute to satisfaction and dissatisfaction for RNs in LTC. Also, it aimed to look at factors related to a RN continuing to work in LTC versus leaving the sector. The study was conducted through descriptive phenomenology. Interviews were conducted with participants who were contemplating leaving LTC and participants who were content in their positions.\nFor those content in their job relationships with residents, co-workers and management were essential for satisfaction. The Ministry of Long-Term Care (MOLTC) and wages were identified as reasons for their dissatisfaction. For the participants contemplating leaving relationships with the residents were their only source of satisfaction. Working conditions, lack of respect and the media were all seen as aiding in dissatisfaction. For both groups the theme of relationships was important to their satisfaction and the theme of systemic challenges brought up dissatisfaction.\nIncreasing meaningful connections between not only RNs and the residents but also RNs and their co-workers/management may be beneficial in increasing retention. Navigating systemic challenges through advocacy, further research and encouragement of new graduate nurses joining LTC may help to lessen the feelings of dissatisfaction with these RNs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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