Exploration des besoins d'apprentissage et de soutien des infirmières débutantes ayant joué le rôle de préceptrice sur une unité collaborative d'apprentissage
Bibliographic record
Abstract
Contexte. La présence limitée d’infirmières expérimentées force les milieux de soin à solliciter les infirmières débutantes avec peu d’expérience pour jouer le rôle de préceptrice. Pour tenter de remédier à la difficulté de recrutement de préceptrices, l’unité collaborative d’apprentissage (UCA) a été mise en place en 2003 en Colombie-Britannique. L’UCA est un modèle d’enseignement et d’apprentissage où une étudiante est assignée à une unité plutôt qu’à une préceptrice spécifique. Objectifs. Le but de cette étude était d’explorer les besoins d’apprentissage et de soutien des infirmières débutantes ayant joué le rôle de préceptrice sur une UCA. Méthodologie. Un devis qualitatif exploratoire a été utilisé pour répondre au but et aux questions de recherche. Cinq infirmières débutantes ayant participé au projet pilote de l’UCA dans un centre hospitalier universitaire d’une métropole dans l’est du Canada en février 2019 ont été recrutées. Les données ont été collectées par des entrevues individuelles semi-structurées et les écrits de Paillé et Mucchielli (2012) ont guidé les étapes d’analyse thématique. Résultats. Les résultats de cette étude ont permis de mettre en lumière le double rôle comme le défi central des infirmières débutantes préceptrices sur l’UCA, c’est-à-dire la coexistence du rôle d’infirmière débutante avec celui de préceptrice, les tensions induites par les difficultés rencontrées dans ce double rôle et les besoins et attentes des préceptrices pour rétablir l’équilibre dans ce double rôle. Conclusion. Une meilleure compréhension des besoins des infirmières débutantes préceptrices sur une UCA pourrait permettre d’offrir des formations sur le rôle attendu d’une préceptrice sur ce type d’unité et d’offrir un soutien adapté aux besoins de ces infirmières afin de les aider à poursuivre leur développement professionnel dans ce rôle.
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 | 0.011 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".