Les perceptions de nouvelles infirmières concernant le préceptorat vécu durant la période de pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 apporte son lot de défis à relever pour les nouvelles infirmières du Québec, dans un contexte déjà difficile pour elles. Le début de carrière étant particulièrement éprouvant, le préceptorat, qui facilite l’intégration des infirmières débutantes en les jumelant avec une collègue expérimentée en début d’emploi, a largement démontré son efficacité pour pallier le problème de rétention qui touche la relève infirmière. La pandémie de COVID-19 mérite cependant qu’on s’attarde au vécu de ces nouvelles infirmières, dans ce contexte particulier, étant donné les difficultés supplémentaires auxquelles elles doivent faire face, perturbant possiblement leur entrée dans la profession. Le but de cette étude est donc d’explorer les perceptions de nouvelles infirmières et candidates à l’exercice de la profession infirmière en médecine et en chirurgie au regard du préceptorat vécu durant la pandémie de COVID-19 dans un centre hospitalier universitaire du Québec. Pour cette étude qualitative, des entrevues semi-dirigées ont été menées auprès de sept nouvelles infirmières. Une analyse thématique a permis de mettre en lumière trois éléments qui seraient décisifs durant le préceptorat selon les nouvelles infirmières, soit la préceptrice, la structure du préceptorat et l’équipe de travail. Ces trois éléments peuvent faire une immense différence durant cette période cruciale, allant jusqu’à influencer la décision des nouvelles infirmières de poursuivre dans leur emploi ou non. Cette étude suggère la nécessité de considérer ces trois éléments au moment de planifier un programme de préceptorat, dont les modalités doivent être bien établies, claires et connues par les personnes concernées. Certaines caractéristiques sont à rechercher lors de la sélection des préceptrices, qui doit être faite de manière réfléchie, et l’impact d’une équipe accueillante et aidante ne devrait pas être négligé.
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".