What Constitutes an Expert Registered Nurse in Labour & Delivery?: A Phenomenological Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore what constitutes an expert registered nurse in a labour and delivery unit. A qualitative, phenomenological approach was used to guide and analyze the interviews of twelve participants recruited through purposeful sampling. Patricia Benner’s From Novice to Expert theory was used as both a theoretical definition of expert as well as a baseline for participants to self-identify with one of the levels of skill acquisition (novice, advanced beginner, competent, proficient or expert). Three themes emerged from data analysis including: 1) characteristics of expert nurses, 2) significance and impact of loss and 3) difficulty with the word “expert”. The study results showed that expert is a fluid concept that is both difficult to define and maintain throughout a nurse’s career. Factors such as education, technology, culture, environment and most notably autonomy, impact a nurse’s ability to achieve expert status as well as the ability to remain an expert of the same capacity throughout their careers. In addition, environmental and practice related changes resulted in feelings of loss that also significantly impacted the nurse’s perception of expert nursing. Ultimately, it was identified that Benner’s definition of expert is not complete and would require additional research with a focus on relational and psychosocial elements of nursing specifically in the area of labour and delivery setting in order to achieve a more comprehensive definition.
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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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».