Movilidad ocupacional descendente de enfermeras graduadas, enfermeras internacionalmente preparadas a auxiliares de enfermería
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Este estudi o analizo la experi encia de las enfermeras formadas internacionalmente con un grado que trabajan como auxiliares de enfermeria con licencia de practica en Canada. Antecedentes/Introduccion: Las enfermeras formadas internacionalmente experimentan varias barreras para su in teg racion en la fuerza laboral al llegar a los paises de destino. Dadas estas barreras, la evidencia indican que las enfermeras formadas internacionalmente a veces experimentan una movilidad ocupacional descendente y la perdida de cualificacion en los paises de destino, Algunas enferme ras con grado, internacionalmente formadas auxiliares de enfermeria con licencia de practica en los paises de destino, pero la investigacion sobre es ta poblacion es minima. Metodos: Utili zamos un diseiio de investigacion exploratorio feminista cualitativo transnacional. Despues de la aprobacion etica, se entrevistaron a un total de 14 enfermeras con grado, internacionalmente formadas que actualmente o recientemente trabajaron como auxiliares de enfermeri a en Canada. Los datos se analizaron tematicamente con la ayuda del software de datos NVivo 11. Resultados: Nuestros resultados revelaron cuatro temas fundamentales relacionados con las experiencias de este grupo de enfermeras: migran a Canada con la esperanza de una mejor vida personal y profesional; experimentan ba rreras para la integracion en la fu erza laboral como enfermeras registradas y descubren un camino mas facil en el proceso de registro como auxi liar de enfermeria; experimentan la perdida de cualificacion y un reconocimiento ambivalente de habilidades y se sienten insatisfechas como auxiliares de enfermeria en Canada. Debate/Conclusion: Hay una necesidad de politicas que apoyen la movilidad ascendente de enfermeras con grado internacionalmente formadas en vez de trabajar como auxiliar de enfermeria. Implicaciones para la politica de enfermeria: Las implicaciones para los politicos incluyen la necesidad de abordar las barre ras para convertirse en enfermeras registradas, ademas, ten iendo en cuenta los tiempos de proceso de las solicitudes y la falta de acceso adecuado a programas educativos.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".