The use of focused ethnography in nursing research
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
AIM: To provide an overview of the relevance and strengths of focused ethnography in nursing research. The paper provides descriptions of focused ethnography and discusses using exemplars to show how focused ethnographies can enhance and understand nursing practice. BACKGROUND: Orthodox ethnographic approaches may not always be suitable or desirable for research in diverse nursing contexts. Focused ethnography has emerged as a promising method for applying ethnography to a distinct issue or shared experience in cultures or sub-cultures and in specific settings, rather than throughout entire communities. Unfortunately, there is limited guidance on using focused ethnography, particularly as applied to nursing research. DATA SOURCES: Research studies performed by nurses using focused ethnography are summarised to show how they fulfilled three main purposes of the genre in nursing research. Additional citations are provided to help demonstrate the versatility of focused ethnography in exploring distinct problems in a specific context in different populations and groups of people. DISCUSSION: The unique role that nurses play in health care, coupled with their skills in enquiry, can contribute to the further development of the discipline. Focused ethnography offers an opportunity to gain a better understanding and appreciation of nursing as a profession, and the role it plays in society. CONCLUSION: Focused ethnography has emerged as a relevant research methodology that can be used by nurse researchers to understand specific societal issues that affect different facets of nursing practice. IMPLICATIONS FOR PRACTICE/RESEARCH: As nurse researchers endeavour to understand experiences in light of their health and life situations, focused ethnography enables them to understand the interrelationship between people and their environments in the society in which they live.
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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 | 0,041 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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