Stratégies soutenant le retour aux études au baccalauréat en sciences infirmières : une revue intégrative des écrits
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Le prérequis d’un diplôme universitaire comme norme d’entrée à la profession infirmière fait régulièrement l’objet de débats au Québec (Canada). Plusieurs recommandations ont été émises dans le but d’augmenter la proportion d’infirmières détenant un baccalauréat en sciences infirmières compte tenu de l’augmentation de la complexité des soins. Les écrits mentionnent de nombreux facteurs dissuasifs d’un retour aux études des infirmières, mais quelles sont les stratégies pouvant le favoriser? Objectif : Décrire l’état des connaissances sur les stratégies ayant favorisé le retour aux études des infirmières en vue de l’obtention d’un diplôme de baccalauréat en sciences infirmières, telles qu’elles ont été mises à l’essai et évaluées dans des études empiriques. Méthode : Revue intégrative de la littérature, réalisée selon la méthode de Whittemore et Knafl (2005), accompagnée d’une recherche documentaire dans 6 bases de données. Résultats : Sur un total de 2545 écrits recensés, 27 études ont été retenues. Parmi les stratégies mentionnées, on retrouve la mise en œuvre de nouveaux programmes de baccalauréat s’appuyant sur un modèle de partenariats, l’emploi d’entretiens motivationnels et le soutien offert par des proches d’étudiantes infirmières. Discussion et conclusion : Quatre catégories (académique, organisationnelle, individuelle et mixte) mettent en évidence les stratégies testées et évaluées pour faciliter le retour aux études des infirmières.
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 | 0.152 | 0.202 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.031 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.018 |
| Open science | 0.006 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".