The intention of migration and associated factors among nursing undergraduates of selected state universities in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Migration for better career opportunities and quality of life is a global trend. Due to the increasing demand for nurses in developed countries, Sri Lankan nursing undergraduates seek professional and personal growth abroad, driven by challenges in their home-country, such as limited career advancement and low salaries. The objective of this study was to identify the intention of migration (ITM) and its associated factors among nursing undergraduates in selected state universities in Sri Lanka. A descriptive cross-sectional study was conducted at two state universities in the Western and Southern Provinces of Sri Lanka. A total of 384 nursing undergraduates were selected through stratified random sampling. A validated, pre-tested, self-administered questionnaire adapted from a previous study was used to measure ITM using five statements on a 5-point Likert scale. Data were analyzed using SPSS v.26. ITM was categorized into “high” and “low” based on the median score cutoff value. The chi-square test was used to identify the associations between ITM levels and associated factors. Ethical approval was obtained from the Ethics Review Committee of the Faculty of Arts, University of Colombo. In total, 300 (78.12%) participants responded. Nearly half (52%) of nursing undergraduates had a high ITM, with Australia being the most preferred destination (n=201), followed by the UK (n=187) and Canada (n=151). Factors influencing ITM included gender, marital status, birth location, family economy, overseas experiences, having relatives/friends abroad, and future career plans (p<0.05). Females, urban undergraduates, and undergraduates from higher socio-economic backgrounds were more likely to express a higher ITM. A considerable proportion of nursing undergraduates have a high ITM, and the complex interplay of socio-economic and personal factors influences ITM. Marital status, birth location, family economy, overseas experiences, having relatives/friends abroad, and future career plans were the major determinants of ITM. Government policies need to be established to facilitate ethical migration by balancing the positive and negative impacts of nurses’ migration to the country.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».