Black nurse in white space? Rethinking the in/visibility of race within the Australian nursing workplace
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an analysis of data from a critical qualitative study with 14 skilled black African migrant nurses, which document their experiences of nurse-to-nurse racism and racial prejudice in Australian nursing workplaces. Racism generally and nurse-to-nurse racism specifically, continues to be under-researched in explorations of these workplaces; when racism is researched, the focus is nurse-to-patient racism and racial prejudice. Similarly, research on the experiences of migrant nurses from a variety of ethnicities in Australia has tended to neglect their experiences of the social dynamics of the workplace, thus reinforcing their racialisation. When racialised, the migrant nurse becomes 'the problem' through a focus on English language competency and ensuing communication barriers. This paper applies Essed's framework of 'everyday racism' to theorise narratives of racism by black African migrant nurses in Australia. In so doing, it not only brings to the fore silenced discussions of nurse-to-nurse racism in Australia, but also exposes the subtle, mundane nature of contemporary racism. For this reason, while the data we present must be read within their context, that is, the Australian nursing workplace, it has significance for advancing a critical analysis of racialised minority groups' experiences of racism within seemingly 'race-less' nursing workplaces internationally.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle