MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2025988070 · doi:10.1515/ijnes-2012-0015

Writing History: Case Study of the University of Victoria School of Nursing

2013· article· en· W2025988070 sur OpenAlexaffabout
Margaret Scaia, Lynne Young

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumIdeologyLegitimacyFeminismSociologyPedagogyCurriculum developmentEngineering ethicsNursingPolitical scienceMedicineGender studiesLawPoliticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A historical examination of a nursing curriculum is a bridge between past and present from which insights to guide curriculum development can be gleaned. In this paper, we use the case study method to examine how the University of Victoria School of Nursing (UVic SON), which was heavily influenced by the ideology of second wave feminism, contributed to a change in the direction of nursing education from task-orientation to a content and process orientation. This case study, informed by a feminist lens, enabled us to critically examine the introduction of a "revolutionary" caring curriculum at the UVic SON. Our research demonstrates the fault lines and current debates within which a feminist informed curriculum continues to struggle for legitimacy and cohesion. More work is needed to illuminate the historical basis of these debates and to understand more fully the complex landscape that has constructed the social and historical position of women and nursing in Canadian society today.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,324
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Nursing Education ScholarshipMême sujetQualitative Research Methods and EthicsTravaux en français237 207