Incentivizing Full-time Employment for New Graduate Nurses in Ontario
Bibliographic record
Abstract
There is consensus that a professional full-time nursing workforce leads to better patient outcomes and a safer health care environment. In 2007, the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care introduced the Nursing Graduate Guarantee (NGG), a policy mechanism designed to strengthen the nursing workforce by increasing full-time (FT) employment for newly graduated nurses. Several factors have affected the supply and employment status of nurses in the province over the past two decades, including the introduction of unregulated health care workers and crises such as SARS and COVID-19. A secondary analysis of the College of Nurses of Ontario registration database was conducted to identify and evaluate trends in the supply and employment of nurses in Ontario prior to and following introduction of the NGG. The results demonstrate that full-time employment of new registered nurses and new registered practical nurses initially increased but has since fallen to below pre-policy levels. Part-time work among newly graduated nurses is increasing across all sectors, signaling a diminishing effect of the NGG investments over time. Investments in health human resources have a stabilizing effect on the nursing workforce. Ensuring an adequate number of nurses is necessary for crisis preparation, management and recovery, particularly in sectors with low surge capacity such as long-term care. However, sustained financial, political, public, and professional support is required. Il est convenu que le fait de disposer de personnel infirmier ayant les qualifications professionnelles requises et engagé à temps plein donne de meilleurs résultats au niveau de la santé des patients et promeut un environnement de soins plus sécuritaire. Le ministère de la santé et des soins de longue durée de l'Ontario a introduit la Garantie d'emploi pour les diplômés en soins infirmiers (GEDSI), une politique conçue pour soutenir le personnel infirmier et qui a pour objectif d'augmenter le nombre d'emplois à temps plein pour le personnel infirmier nouvellement diplômé. Plusieurs facteurs ont eu un impact négatif sur le nombre d'infirmiers et d'infirmières formés et leur statut en matière d'emploi au cours des deux dernières décennies, ce qui inclut l'introduction de personnel soignant non règlementé et plusieurs crises sanitaires, dont celle du SRAS et de la COVID-19. Une analyse secondaire de la base de données d'inscription de l'Ordre des infirmières et infirmiers de l'Ontario a été menée pour identifier et évaluer les tendances en matière de disponibilité et d'emploi pour le personnel infirmier en Ontario, avant et après l'introduction de la GEDSI. Les résultats montrent que le nombre d'emplois à temps plein pour le personnel infirmier et le personnel infirmier auxiliaire nouvellement agréé a initialement augmenté, mais qu'il est, depuis lors, retombé en-dessous des niveaux atteints avant la mise en œuvre de cette politique. Les emplois à temps partiel pour le personnel infirmier nouvellement diplômé augmentent dans tous les secteurs, ce qui montre que l'impact de la politique GEDSI est de moins en moins important au fil du temps. Les investissements en ressources humaines dans le domaine de la santé ont un effet stabilisateur sur l'effectif. Il est nécessaire de disposer d'un nombre d'infirmiers/infirmières adéquat pour préparer, gérer et se redresser en cas de crise, plus particulièrement dans les secteurs qui n'ont qu'une faible capacité de mobilisation, comme celui des soins de longue durée. Mais, pour ceci, un solide soutien financier, politique, publique et de la profession est indispensable.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".