Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This paper discusses the basis for and potential usefulness of autoethnography as a research method in nursing. BACKGROUND: While qualitative research in nursing has traditionally involved the researcher taking an objective stance, autoethnography, with roots in the social sciences, is an emerging method that examines the researcher's own experience in a cultural context. DESIGN: Discussion paper. DATA SOURCES: Data sources from 1979-2013 in the CINAHL, Medline and PsycInfo databases were drawn on including articles from nursing and social science journals on autoethnography and related narrative-based approaches. DISCUSSION: Autoethnography is based on the assumption that reality is multifaceted and the role of culture and context is crucial in understanding human experience. The reader is engaged through the evocation of emotion and the stimulation of reflection. IMPLICATIONS FOR NURSING: While autoethnography has thus far been little used in the discipline of nursing, it is a methodology that offers novel insights and an opportunity to examine the impact of nurses' personal and professional cultural identity on their practice. CONCLUSION: Through the use of a subjective lens, autoethnography gives nurses the opportunity to tell stories that would otherwise not be heard. It involves a courageous laying bare of the self to gain new cultural understandings and it offers the potential for nurses to learn from the experiences and reflections of other nurses.
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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 | 0,201 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,096 |
| Communication savante | 0,022 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».