MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7062728469

Yhdenmukainen osaamisen kartoittaminen: sairaanhoitajien näkemyksiä osaamisen tunnistamisesta ja hyödyntämisestä avovastaanotolla

2023· other· fi· W7062728469 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2023
Typeother
Languefi
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Life stylePaid workPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ylä-Savon SOTE kuntayhtymästä on puuttunut yhdenmukainen osaamiskartoituksen malli. Työntekijöiden osaamista ei ole kartoitettu laajasti, vaan työtä tehdään, kuten aina ennenkin on ollut tapana. Osaamista ei hyödynnetä laajasti, vaan sitä pidetään korkeintaan yksiköiden sisäisenä voimavarana. On myös yksiköitä, joissa osaaminen rajoittuu yksittäisen työntekijän yksilölliseen tehtävään, eikä sitä jaeta riittävästi edes 
\nyksikön sisällä. Työntekijöiden poistuessa yksiköstä myös osaaminen siirtyy käytöstä pois. Tarve osaamisen kartoittamiselle on ajankohtainen ja tärkeä, jotta tulevaisuuden haasteisiin kyetään varautumaan ajoissa ja ennakoimaan mahdollisia osaamisen vajeita ja osaamisriskejä. Lisäksi osaavan työvoiman saatavuudessa on haasteita. Osaamisen kartoittaminen ja sitä kautta sen kehittäminen voidaan hyödyntää niin veto- kuin pitovoima-tekijänäkin. 
\n
\nTämän opinnäytetyön tarkoituksena on kuvata sairaanhoitajien näkemyksiä osaamisen tunnistamisesta ja hyödyntämisestä avovastaanotolla. Opinnäytetyön tavoitteena oli laatia käytännöllinen ja monipuolinen osaamisen kartoittamisen lomake, joka tasalaatuistaa ja yhdenmukaistaa Ylä-Savon SOTE kuntayhtymän, ja myöhemmin koko Pohjois-Savon hyvinvointialueen, osaamisen kartoitusta. Ylä-Savon SOTE kuntayhtymän edustajan mukaan tarkoituksen toteuduttua myös tavoite saavutettiin. 
\n
\nTämä opinnäytetyö on tutkimuksellinen kehittämistyö. Tutkimus toteutettiin laadullisena eli kvalitatiivisena tutkimuksena ja kehittämismenetelmäksi valikoitui tutkimuksellinen kehittäminen. Tutkimusmenetelmäksi valikoitui puolistrukturoitu teemahaastattelu. Haastattelun tuloksia analysoitiin induktiivisen sisällön analyysin keinoin. Kohderyhmänä oli Iisalmen avovastaanottopalvelujen sairaanhoitajat ja esihenkilö. Haastatteluiden 
\njälkeen kokoonnuttiin yksilötyöpajatoimintojen muodossa, joissa ajatuksena oli yhdessä kehittää osaamisen kartoittamisen lomake. Lomake voidaan myöhemmin ottaa pilotoitavaksi siinä mallissa, kuin se opinnäytetyön valistumisen jälkeen on. 
\n
\nTutkimuksessa ilmeni, ettei osaamista ollut kartoitettu systemaattisesti. Kokonaisvaltainen osaaminen ei ollut tiedossa, jolloin sitä ei voitu hyödyntää laajasti. Ammattiosaamisen koettiin olevan vahvaa ja sitä olisi haluttu kohdentaa yksilöllisesti ja mielenkiinnon sekä erikoistumisopintojen mukaan. Erityisosaamisen ja lisäkouluttautumisen palkitsemisjärjestelmää ei ollut käytössä. 
\n
\nOsaamisen kartoittamista ja sen kohdentamista asiakkaiden ja potilaiden tarpeiden mukaisesti voidaan hyödyntää laajasti. Lomakkeella voidaan vaikuttaa organisaation veto- ja pitovoimaan. Työntekijöiden mielikuvaan työnantajasta voidaan vaikuttaa tukemalla urakehitystoiveita sekä osaamisen kehittämistä. 
\n
\nOsaamisen kartoittamisen jatkotutkimusaiheita ovat eri yksiköiden perusosaamistason kartoittaminen, asiakasprofiilien tarkastelu ja palvelutarpeiden kartoittaminen sekä näiden pilotointi hyvinvointialueelle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,034

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTheseus (Ammattikorkeakoulujen)Même sujetSuperconducting Materials and ApplicationsTravaux en français237 207