Determining the Professional Behavior of Psychiatric Nurses
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu çalışma psikiyatri kliniklerinde çalışan ve hemşirelik öğrencilerinin eğitiminde görev alan psikiyatri hemşirelerinin profesyonel davranışlarının düzeyini ve etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla yapılmıştır.Gereç ve Yöntem: Tanımlayıcı tipteki bu çalışmada 100 katılımcıya ulaşılmış ve veriler Hemşirelikte Profesyonelliğe İlişkin Davranışsal Envanter (HPDE) ile toplanmıştır.Verilerin analizinde yüzdelik, ANO-VA, t-testi, Kruskall Wallis testi ve Mann-Whitney U-testi kullanılmıştır.Bulgular: Araştırmaya katılan hemşirelerin %67'si şu anda hastanede ve %46'sı servis hemşiresi olarak çalışmaktadır.HPDE puan ortalaması 10.54±6.48(min=0.00,maks=25.00)olarak saptanmıştır.HPDE alt grup puan ortalamalarının yüksek puandan düşük puana doğru sıralaması; "teori, eğitimsel hazırlık, yeterlilik ve sürekli eğitim, hemşirelik kodları, meslek örgütlerine üyelik, araştırma, yayın, toplumsal hizmet, otonomi" şeklindedir.Yaşın, eğitim durumunun artmasının HPDE puan ortalamasının artmasında etkili olduğu saptanmıştır (p≤0.03).Görev yerine göre otonomi dışında tüm alt grup puanları arasında (p≤0.002),şu andaki göreve göre tüm alt grup puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark (p≤0.02)bulunmuştur.Sonuç: Bu çalışmada hemşirelerin profesyonellik puanlarının düşük olduğu görülmüştür.Hastanede psikiyatri servislerinde çalışan hemşirelerin eğitim düzeyinin yükseltilmesi, lisansüstü eğitime, araştırma/yayın yapmaya ve bilimsel aktivitelere katılmaya teşvik edilmesi ve desteklenmesi, hemşirelik eğitiminde etik kodların öğretilmesi önerilmektedir.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".