EDUCATIONAL FACTORS INFLUENCING THE SELF-EFFICACY OF NEW GRADUATE NURSES FOR PROFESSIONAL COMPETENCIES DURING THE TRANSITION TO REGISTERED NURSE
Notice bibliographique
Résumé
Problem: New graduate nurses (NGNs) are often considered the solution to the global\nnursing shortage. However, researchers are reporting an alarming new trend; NGNs are leaving the profession (Duchscher & Cowin, 2004; Sochalski, 2002). They are unprepared to work in the ‘real world’, even after successfully graduating from a nursing program.\nAim: This study examined the relationship between each of four educational factors (biological science courses, clinical practicum in undergraduate education; orientation/training provided by the employing hospital; post-registration preceptorship) and NGNs’ self-efficacy (confidence) for professional competencies as they transition to the role o f registered nurse.\nMethods: Based on Bandura’s theory of self-efficacy, a researcher-designed self-report questionnaire was mailed to 339 NGNs working in acute care hospitals across the province of Ontario. Results: Post-registration preceptorship most positively influenced NGNs’ confidence with their professional competencies. Specifically, preceptorship lasting at least 4 weeks, and the consistency of one preceptor, contributed to greater confidence for NGNs
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».