The art of public health nursing: using confession <i>technè</i> in the sexual health domain
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper explores the sexual health interview from a critical perspective, and to demonstrate how the confession ritual involved in this interview is implicated in the construction of subjectivities (meaning identities) as well as in fostering self-surveillance (self-regulation). BACKGROUND: The concept of public health depends primarily on several surveillance tools that monitor both the incidence and prevalence rates of certain diseases. Within the subgroup of infectious diseases, sexually transmitted infections comprise a group that is closely monitored. As a result, surveillance techniques, including policing sexual practices, are part of the public health worker's mandate. METHOD: Using a Foucauldian perspective, we demonstrate that confession is a political technology in the sexual health domain. FINDINGS: As one group of frontline workers in the field of sexual health, nurses are responsible for data collection through methods such as interviewing clients. Nurses play an integral role in the sexual health experience of clients as well as in the construction of the client's subjectivity. We strongly believe that a Foucauldian perspective could be useful in explaining certain current client behavioural trends (for example, an avoidance by at-risk groups of interactions with nurses in sexual health clinics) being observed in sexual health clinics across the Western hemisphere. CONCLUSION: Clinicians need to be aware of the confessional nature of their questions and provide requested services rather than impose services that they determine to be important and relevant. By appreciating that the sexual health interview is an invasive and embarrassing sexual confession, healthcare providers and policy-makers may be better able to design and implement more user-oriented, population-sensitive sexual health services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».