MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2274941669 · doi:10.71781/824

Les facteurs explicatifs de la réussite de l'intégration et de la rétention des infirmières diplômées hors Québec

2014· dissertation· fr· W2274941669 on OpenAlexaboutno aff
Marie‐Douce Primeau

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical sciencePhilosophyHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

De plus en plus d'intérêt est porté au recrutement d'infirmières formées à l’étranger dans plusieurs pays, surtout dans le contexte actuel de pénurie de ressources. Toutefois, il n’existe peu d’écrits sur leur expérience d’intégration ainsi que les facteurs favorisant leur rétention. L'objectif de cette thèse est d'explorer les facteurs explicatifs de la réussite de l'intégration et de la rétention des infirmières diplômées hors Québec (DHQ) dans le système de santé québécois. Cette étude s'est concentrée sur trois processus clefs, à savoir le programme de formation d'appoint, ou programme d'Intégration à la profession infirmière au Québec CWA0B0 (volet 1), la période de probation en emploi (volet 2) et la rétention en emploi des infirmières DHQ (volet 3). Afin d'explorer ceux-ci, un devis mixte, alliant entretiens individuels, groupes de discussion et questionnaires auto-administrés a été adopté. Ultimement, cette thèse a permis l'avancement des connaissances quant à l'intégration des professionnels de la santé immigrants. En effet, cette étude a permis de comprendre le processus d'intégration, définir les sous-processus qu'il sous-entend et proposer un modèle conceptuel adapté aux transitions qui leur sont associées. De surcroit, cette étude est la première à s'intéresser aux facteurs explicatifs de la réussite au programme de transition de pratique et à examiner les effets du recrutement actif sur l'intégration et la rétention à court et moyen terme des infirmières immigrantes. Enfin, elle explore la question de l'importance des différences de valeurs dans la réussite du processus d'intégration et de la rétention, arrivant au constat que leur importance a été largement surévaluée dans les études antérieures.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.486
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.113
GPT teacher head0.528
Teacher spread0.415 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MINDSame topicHealthcare Systems and PracticesFrench-language works237,207