Competências relacionais dos estudantes de enfermagem: Follow-up de programa de intervenção
Bibliographic record
Abstract
O desenvolvimento de competências pessoais e sociais torna-se facilitador ou mesmo imprescindível para que o enfermeiro demonstre competências relacionais e de ajuda na sua actividade diária. Este estudo, de natureza quasi-experimental, objetivou avaliar a validade do programa de desenvolvimento de competências sociais designado Cuidar-se para Saber Cuidar e as suas implicações no desenvolvimento de competências relacionais de ajuda e de comunicação interpessoal nos estudantes de enfermagem, num follow-up de seis meses. A amostra aleatória totalizou 104 estudantes do 2º ano, 3º semestre do Curso de Licenciatura em Enfermagem, constituindo o grupo de controlo (42 estudantes) e o grupo experimental (62 estudantes). Recolha de dados através de: Questionário Sociodemográfico; Escala de Alexitimia de Toronto; Escala de Assertividade de Rathus; Inventário Clínico de Autoconceito; Inventário de Competências Relacionais e de Ajuda; e Escala de Avaliação da Comunicação Interpessoal. Os resultados evidenciam que o impacto do Programa se fez notar no autoconceito, na assertividade, na alexitimia, nas competências relacionais de ajuda e na comunicação interpessoal. Concluiu-se que o Programa possui validade, consistência e utilidade no desenvolvimento e na aprendizagem de competências pessoais, sociais e profissionais dos estudantes de enfermagem, com implicações positivas no desenvolvimento de competências relacionais de ajuda e de comunicação interpessoal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".