Nurses and Lifelong Learning: Creating “Makers and Shapers” or “Users and Choosers”?
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: How have the meaning and goals of lifelong learning for nurses shifted under neoliberal political policy? METHODS: This article critically scrutinizes the political undercurrents of lifelong learning. While the original intent of lifelong learning was to foster intellectual, critical, social, and political citizen engagement (creating "makers and shapers" of social policy), instrumental learning-learning to meet practical economic ends-has taken priority and is instead creating marketable workers (creating "users and choosers"). FINDINGS: International educational neoliberal policy reform has altered the very nature of education. Under pervasive neoliberal political influence, lifelong learning has become distorted as the goals of learning have shifted towards creating marketable workers who are expected, while unsupported, to engage in learning to ensure ongoing employability in an open market. CONCLUSIONS: By examining new understandings of lifelong learning, nurses can make informed choices as to whether they aspire to be a "user and chooser" or "maker and shaper" of lifelong learning in their workplaces.
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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 | 0,042 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,087 |
| Communication savante | 0,023 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».