Interpretive Pedagogy in Action: Design and Delivery of a Violence and Health Workshop for Baccalaureate Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This article presents the planning and implementation of a Violence and Health Immersion Workshop for undergraduate nursing students. Given the enormous personal and economic costs of violence, the central importance of addressing violence issues in nursing curricula is emphasized. The application of three key interpretive pedagogical strategies is described: choosing critical social science as a conceptual framework for the workshop; placing specific emphasis on the decentering of content; and creating space for learners to explore this difficult issue. Formative and summative evaluations of the workshop indicated that the majority of students found the workshop to be helpful in providing the opportunity to examine and shift their own values, attitudes, and beliefs regarding violence and health. Recommendations for future research include the need for increased knowledge regarding barriers to the implementation of interpretive pedagogies, and for greater insight regarding the process of attending to differences in the participants and the facilitators. AUTHORS Received: February 26, 2004 Accepted: February 22, 2005 Dr. McGibbon is Associate Professor and Ms. McPherson is Assistant Professor, St. Francis Xavier University, School of Nursing, Antigonish, Nova Scotia, Canada. Address correspondence to Elizabeth A. McGibbon, PhD, RN, Associate Professor, Saint Francis Xavier University, School of Nursing, PO Box 5000, Antigonish, Nova Scotia, Canada B2G 2W5; e-mail: emcgibbo@stfx.ca.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».