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Enregistrement W7132868376

A Social Cognitive Career Theory Approach to Understanding the Academic and Career Experience of Practical and Baccalaureate Nursing Students

2023· dissertation· W7132868376 sur OpenAlexaffabout
Catherine (Kathy) Anne King

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorSocial cognitive theoryVariance (accounting)Nurse educationCognitionRegression analysisSituated cognitionRepeated measures design
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a current and predicted nursing shortage. Recruitment and retention of nursing students are two of many factors that impact a nursing shortage. Understanding the profile of first semester nursing students and their academic and career development experiences may enhance the recruitment and retention of nursing students, which will help to ease the nursing shortage. In Ontario, the term nursing student includes two subcategories: practical nursing (PN) and Bachelor of Science in Nursing (BScN) students. Methods: Using a case study research design with a mixed methods methodology, the Social Cognitive Career Theory (SCCT) interest, choice, and performance models guided the exploration of first semester PN and BScN students. Sixty-nine students (32 PN; 37 BScN) completed a comprehensive survey questionnaire, 14 of whom also participated in interviews. The two programs were situated in the same geographical location. Factor analysis and multiple regression were used to assess the ability of the SCCT model variables (past performance, self-efficacy, outcome expectations and goals) to predict student performance as measured by first semester grades. Results: The main part of the study identified the similarities between PN and BScN students and highlighted the differences which were not captured with the use of the inclusive term nursing student. The main differences identified among the two groups included career choice factors, academic confidence, and career confidence. In addition, the SCCT model variables explained 48% of the variance for PN students and 40% of the variance for BScN students. Of all the independent variables, anatomy and physiology confidence and career confidence were statistically significant for PN students and for BScN students it was only anatomy and physiology confidence. Conclusions: Identifying the similarities and differences of PN and BScN student career development is important information for effective career counseling, recruiting, marketing, curriculum development, teaching, and policy development as they relate to the retention of nursing students, especially in times of nursing shortages. This study reinforces the importance of assessing not only the students’ academic performance as they move through the first semester of a nursing program, but also the students’ career confidence.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,316 · 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
Routes d'admission2
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