Notice bibliographique
Résumé
Over the past several decades, nurses have been increasingly theorizing about the relationships between culture, health, and nursing practice. This culture theorizing has changed over time and has recently been subject to much critical examination. The purpose of this paper is to identify the challenges impeding nurses' ability to build theory about the relationships between culture and health. Through a historical overview, I argue that continued support for the essentialist view of culture can maintain a limited view of complex race relations. I also argue that attempts to apply culture theory, without knowledge of important historical, political, and economic factors, has often resulted in oversimplified versions of what was originally intended. Furthermore, I argue that individual-level interventions alone will be insufficient to address health inequities related to culture. Despite new critical conceptualizations of culture and the uptake of cultural safety, nursing scholars must better address the broader organizational, population, and political interventions needed to address inequities in health. I conclude with suggestions for how nurses might proceed with culture theorizing given these challenges.
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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 | 0,033 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».