L’expérience d’un échec à l’examen professionnel infirmier NCLEX-RN des diplômées d’un programme francophone de baccalauréat en sciences infirmières
Bibliographic record
Abstract
En 2015, l’examen canadien d’admission à la profession infirmière a changé de format et est devenu similaire à celui des États-Unis. Les premiers résultats canadiens à l’examen d’admission NCLEX-RN ont démontré de nombreux échecs, qui touchaient davantage les francophones. Le but de la recherche était de décrire l’expérience de cet échec par des diplômées d’un baccalauréat en sciences infirmières francophone. Un devis qualitatif de type phénoménologique a été retenu comportant des entrevues individuelles semi-dirigées. La méthode d’analyse de Giorgi a été effectuée. Les résultats ont démontré que les participantes francophones ont vécu des difficultés supplémentaires peu importe la langue choisie qui, entre autres, a résulté à un ou plusieurs échecs de cet examen. L’impact d’un échec est dévastateur pour ces candidates et a des répercussions négatives sur les programmes de sciences infirmières francophones ainsi que sur l’accès au service de santé en français.
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 | 0.012 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".