Nurse Educators' Experiences of Continuing Nursing Skill Training in the Covid-19 Pandemic Process: Example of Canada McMaster University
Bibliographic record
Abstract
Amaç:Araştırmanın amacı Kanada McMaster Üniversitesi hemşirelik programı eğitimcilerinin Covid-19 pandemi sürecinde hemşirelik beceri öğretiminin sürdürülmesine yönelik deneyimlerinin belirlenmesidir. Gereç ve Yöntem:Araştırma nitel araştırma yöntemlerinden fenomenolojik desende yürütülmüştür.Araştırma Nisan-Haziran 2020 arasında Kanada McMaster Üniversitesi Hemşirelik Programı’nda gerçekleştirilmiş, araştırmaya katılmak için gönüllü olan 6 eğitimci ile araştırma tamamlanmıştır.Araştırma verileri pandemi nedeni ile çevirimiçi ortamda hazırlanan 5 adet açık uçlu sorudan oluşan görüş ve deneyim formu ile toplanmıştır. Nitel verilerin analizinde tematik içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Bulgular:Eğitimcilerin COVID-19 pandemi sürecinde hemşirelik beceri öğretiminin sürdürülmesindeki deneyimlerine yönelik 6 tema belirlenmiştir.Eğitimciler, pandemi süresince beceri öğretimlerini uzaktan eğitim ve sanal simülasyon yöntemleri yolu ile sürdürmüşlerdir. Bu dönemde eğitimcilerin yaşadıkları güçlükler arasında, uzaktan eğitim yöntemlerineuyum, internet erişimine bağlı teknik sorunlar ve öğrencilerin değerlendirilmesine yönelik zorluklar yer almıştır. Eğitimciler, bu süreçte yaşanılan olumlu ve olumsuz tüm deneyimlerin raporlanmasının gelecekteki uygulamaların geliştirilmesinde önemli olacağına dikkat çekmiştir. Sonuç:Tüm dünyadapandemi sürecinin getirmiş olduğu sosyal mesafe ve karantina önlemleri ile hemşirelik eğitim süreci önemli ölçüde yeniden şekillenmiştir. Kanada McMaster Üniversitesi eğitimcileri de bu süreçte çeşitli sorunlar ile karşılaşmıştır. Ancak, sorunların ulusal ve kurumsal düzeyde sunulan imkanlar ile ilişkili olarak şekillendiği görülmüştür.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.025 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".