The purpose of this study was to explore nurses' experiences toward nursing with LGBT patients. A phenomenology was used for the study. Data were collected from August 1st to October 30th, 2020 using open-ended questions by in-depth interviews of the participants in one-on-one setting. Participants were nurses who have experience of caring LGBT patients(n=6). Interview data were analyzed using Colaizzii's method of phenomenology. Nurses' experiences toward nursing with LGBT patients in this study had varied, often understanding and sometimes conflicting. As results of the interviews, the 4 categories and 9 theme clusters were identified. The 4 categories included 'Ambivalence', 'Careful and difficult nursing practice', 'Lack of training for diverse and professional care', 'Becoming a nursing professional'. Nurses in this study had expressed diversely nursing experiences about LGBT patients. Most participants showed complex understanding. This study highlights the lack of adequate didactic and clinical preparation makes nurses feel difficult to care for LGBT patients. Therefore, it should be developed effective training and education programs on LGBT health that nurses received from their educational programs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.480-502
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2022
This work assesses the degree of satisfaction tourists receive as final recipients in a tourism destination based on the fact that satisfied tourists can make a significant contribution to the growth and continuous improvement of a tourism business. The work considers Pokhara, the tourism capital of Nepal as a prefecture of study. A stratified sampling methodology with open-ended survey questions is used as a primary source of data for a sample size of 1019 for both international and domestic tourists. The data collected through a survey is processed using a data mining tool to perform multi-dimensional analysis to discover information patterns and visualize clusters. Further, supervised machine learning algorithms, kNN, Decision tree, Support vector machine, Random forest, Neural network, Naive Bayes, and Gradient boost are used to develop models for training and prediction purposes for the survey data. To find the best model for prediction purposes, different performance matrices are used to evaluate a model for performance, accuracy, and robustness. The best model is used in constructing a learning-enabled model for predicting tourists as satisfied, neutral, and unsatisfied visitors. This work is very important for tourism business personnel, government agencies, and tourism stakeholders to find information on tourist satisfaction and factors that influence it. Though this work was carried out for Pokhara city of Nepal, the study is equally relevant to any other tourism destination of similar nature.
Sampling designs often use stratified sampling, where elements or clusters of the study population are divided into strata and an independent sample is chosen from each stratum. The stratification strategy consists of stratification and sample allocation, which are important issues that are repeatedly considered in survey sampling. Although a stratified multistage sample design is often used in practice, the literature tends to discuss simple sampling in terms of stratum effects or stratum efficiency. This study examines an existing stratum efficiency measure for two-stage sampling and further proposes additional stratum efficiency measures using the design effect model. The proposed measures are used to evaluate the stratification strategy of the sample design for high school students of the 4th Korean National Environmental Health Survey (KoNEHS).
In this research, in order to obtain teaching/learning implications for effective use of questions when teaching number and operation area, the types of questions presented in chapters of number and operation area of 2015 revised elementary math textbooks and the function of questions were compared and analyzed by grade cluster. As a result of this research, the types of questions presented in chapters of number and operation area showed a high percentage of occurrences in the order of reasoning questions, factual questions, and open questions not calling for reasoning in common by grade cluster. And reasoning questions were predominant in all grade clusters. In addition, in all grade clasters, the proportion of questions acting as a function to help guess, invention, and solving problems and questions acting as a function to help mathematical reasoning were relatively high. As such, it can be inferred that the types and functions of the questions presented in chapters of number and operation area are related to the characteristics of the learning content by grade cluster. This research will be able to contribute to the preparation of advanced teaching/learning plans by providing reference materials in the questions when teaching number and operation area.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.30
no.2
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pp.182-191
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2024
Purpose: The purpose of this study was to explore the characteristics of social networks among registered nurses in acute nursing care units. Methods: This study used a survey design. Four nursing units from two acute hospitals were selected using a convenience method, and 83 nurses from those nursing units participated in the study in July 2022. The positive influences among nurses included friendship, collaboration, advice, and referent networks, and the negative influences included avoidance and bullying networks. Using the NetMiner program, the k-means clustering technique was applied to create groups of nodes with similar characteristics. The general characteristics of the participants were analyzed by mean, standard deviation, frequency, and ANOVA or chi-squared test. Results: As a result of dividing the 83 nurse participants into four clusters, positive influencers, silent peers, unwelcome peers, and active bullies were identified. Positive influence group nurses were frequently mentioned in the friendship, collaboration, advice, and referent networks. On the other hand, nurses in the unwelcome group and the active bullying group were frequently mentioned in the avoidance and bullying networks. Conclusion: Social networks that have a positive or negative impact on nursing performance are created through different relationships between nurses. Nurse managers can use the findings to create a more supportive and collaborative environment. Further research is needed to develop intervention programs to improve interactions and relationships between fellow nurses.
Amirah Syafiqah Zamri;Fatin Nabilah Sahadan;Zarirah Zulperi;Fadhil Syukri;Yuzine Esa
Fisheries and Aquatic Sciences
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v.27
no.6
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pp.366-378
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2024
Application of commercial hormone failed to promote breeding in certain Pangasius species due to the differences of gonadotropin-releasing hormone specific peptide with species-specific bioactivities. Gonadotropin-releasing hormone (GnRH) is a hypothalamic decapeptide in the reproductive system that plays a crucial role in the regulation of reproductive processes. This study was performed to determine and analyse the GnRH genes from commercially important Pangasius sp., Pangasianodon hypophthalmus and Pangasius nasutus. The GnRH1 and GnRH2 genes were amplified and cloned into TOPO vector, followed by phylogenetic analysis of a complete open reading frame (ORF) of GnRH genes. The GnRH1 and GnRH2 genes of P. hypophthalmus and P. nasutus were detected at 300 bp and 360 bp, encoded for 81 and 87 amino acids, respectively. Amino acid sequence identities revealed high homology of P. hypophthalmus and P. nasutus GnRH1 and GnRH2 genes in comparison with other fish and vertebrates. Phylogenetic tree showed that fish from various families were aggregated into a group of the same order due to their highest identity similarities. It revealed that the vertebrate formed clusters and are grouped according to their GnRH decapeptide and GnRH-associated peptide (GAP) region, indicating a close relationship among GnRH decapeptide and GAP in different vertebrate species.
Kim, Hyung Jin;Jung, Jae Hoon;Lee, Jung Bin;Kim, Sang Min;Heo, Joon
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.175-181
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2014
Korean government proposed a new initiative 'government 3.0' with which the administration will open its dataset to the public before requests. City of Seoul is the front runner in disclosure of government data. If we know what kind of attributes are governing factors for any given segmentation, these outcomes can be applied to real world problems of marketing and business strategy, and administrative decision makings. However, with respect to city of Seoul, selection of optimal variables from the open dataset up to several thousands of attributes would require a humongous amount of computation time because it might require a combinatorial optimization while maximizing dissimilarity measures between clusters. In this study, we acquired 718 attribute dataset from Statistics Korea and conducted an analysis to select the most suitable variables, which differentiate Gangnam from other districts, using the Genetic algorithm and Dunn's index. Also, we utilized the Microsoft Azure cloud computing system to speed up the process time. As the result, the optimal 28 variables were finally selected, and the validation result showed that those 28 variables effectively group the Gangnam from other districts using the Ward's minimum variance and K-means algorithm.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.10
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pp.2627-2640
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1998
In this paper, we analyze the performance of the virtual cell system[1] for the transmission of IP datagrams in mobile computer communications. A virtual cell consistsof a group of physical cells shose base stationsl are implemented b recote bridges and interconnected via high speed datagram packet switched networks. Host mobility is supported at the data link layer using the distributed hierachical location information of mobile hosts. Given mobility and communication ptems among physical cells, the problem of deploying virtual cells is equivalent to the optimization cost for the entire system where interclster communication is more expesive than intracluster communication[2]. Once an iptimal partitionof disjoint clusters is obtained, we deploy the virtual cell system according to the topology of the optimal partition such that each virtual cell correspods to a cluser. To analyze the performance of the virtual cell system, we adopt a BCMP open multipel class queueing network model. In addition to mobility and communication patterns, among physical cells, the topology of the virtual cell system is used to determine service transition probabilities of the queueing network model. With various system parameters, we conduct interesting sensitivity analyses to determine network design tradeoffs. The first application of the proposed model is to determine an adequate network bandwidth for base station networking such that the networks would not become an bottleneck. We also evaluate the network vlilization and system response time due to various types of messages. For instance, when the mobile hosts begin moving fast, the migration rate will be increased. This results of the performance analysis provide a good evidence in demonsratc the sysem effciency under different assumptions of mobility and communication patterns.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.30
no.2
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pp.69-87
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2019
As the discussions on sharing research data prevail by the chance of the inauguration of the International Open Data Charter, research support organizations in the United States, the United Kingdom, and Japan are encouraging researchers to deposit their findings in a credible repository. Humanities and social sciences field, in which research data sharing culture and storage infrastructure are immature compared to life science and natural science, also needs to establish and operate a reliable storage infrastructure to guarantee the continuous access and utilization of data. This study analyzed the overall operational status of 305 subject repositories registered in re3data for the humanities and social sciences and clustered them according to the operational level using 5 indicators. As a result, 70% of the population were identified as universal clusters, and 20% of the excellent cluster was found to have the largest number of linguistic fields and the German-operated. In addition, this study confirmed through correspondence analysis that there is a relation between the sub-theme fields of humanities and social sciences and the types of data to be archived. The history and art domians are related to images, and social studies are related to statistical data. Linguistics has also been analyzed to be related to audio, plain text, and code.
This study aims to understand the impact of internal and external environments and innovation efforts on a company's performance. First, the relationships and patterns between variables were determined through an exploratory factor analysis. Afterwards, a cluster analysis was conducted, in which the influential factors summarized in the factor analysis were classified. Finally, structural equation modeling was used to carry out an empirical analysis of the structural relationship between innovation efforts and the company's performance in the classified clusters. 7 factors were derived from the exploratory factor analysis of 40 input variables from external and internal environments. 4 clusters (n=1,022) were formed based on the 7 factors. Empirical analysis of the 4 clusters using structural equation modelling showed the following: Only independent technology development had a positive impact on the company's performance for Cluster 1, which is characterized by sensitivity to a technological/competitive environment and innovativeness. Only independent technology development and joint research had positive impacts on the company's performance for Cluster 2, which is characterized by sensitivity to a market environment and internal orientation. Joint research and the mediating variable of government support program utilization had positive impacts, while the introduction of technology had a negative impact on the company's performance for Cluster 3, which is characterized by sensitivity to a competitive environment, innovativeness, and willingness to cooperate with the government and related institutions. Independent technology development as well as the mediating variables of network utilization and government support program utilization had positive impacts on the company's performance for Cluster 4, which is characterized by openness and external cooperation.
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