Deconstructing contributing factors to bullying and lateral violence in nursing using a postcolonial feminist lens
Notice bibliographique
Résumé
Bullying and lateral violence is a reality in the workplace for many nurses and has been explored in nursing literature for at least three decades. Using a postcolonial feminist approach this paper examines what contributes to bullying and lateral violence in the nursing workplace by deconstructing the findings from a British Columbia Nurses Union and Union of Psychiatric Nurses study. Theories of oppression and organizational context which have appeared in the literature serve to inform the discussion. A postcolonial lens provides an opportunity to come to grips with the insidiousness of bullying and lateral violence. An adaption of Phillips, Lawrence, and Hardy's (2004) framework is used to unpack discourses, actions, texts, and organizational practices to challenge taken-for-granted hegemonies in the workplace. Taking this different view has enabled new prisms of understanding to emerge from the contributing factors identified in the study. Based on this analysis it is clear that bullying and lateral violence is deeply institutionalized. Nurses, managers, and organizations need to interrupt and interrogate the embeddedness of bullying and lateral violence in order to create a civil workplace.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».