Listening to Nurses' Moral Voices: Building a Quality Health Care Environment
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we describe a research project in nursing ethics aimed at exploring the meaning of ethics for nurses providing direct care with clients. This was a practice-based project in which participants who were staff nurses, nurses in advanced practice, and students in nursing were asked to tell us (or describe to us) how they thought about ethics in their practice, and what ethical practice meant to them. We then undertook to analyze, describe and understand the enactment of ethical practice, the opportunities for and barriers to such enactment, as well as the resources nurses need for ethical practice. We drew out implications of these findings for nursing leaders. We identified practice realities that create a climate for ethical or moral distress, and the way in which nurses attempt to maintain their moral agency. Practice realities included nurses' ethical concerns about policies guiding care; the financial, human and temporal resources available for care; and the power and conflicting loyalties nurses encounter inproviding good care. Maintaining moral agency involved use of a variety of ethical resources and the identification of resources needed to provide good care, as well as the processes used to enact moral agency. Nurse leaders are also moral agents. Important implications of these findings for nursing leaders are that they need moral courage to be self-reflective, to name their own moral distress, and to act so that their nursing staff are able to be moral agents. Nurse leaders need to be the moral compass for nurses, using their power as a positive force to promote, provide and sustain quality practice environments for safe, competent and ethical practice.
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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 | 0,064 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,049 |
| Communication savante | 0,040 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».