Killing for the state: the darkest side of American nursing
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this article is to bring to the attention of the international nursing community the discrepancy between a pervasive 'caring' nursing discourse and a most unethical nursing practice in the United States. In this article, we present a duality: the conflict in American prisons between nursing ethics and the killing machinery. The US penal system is a setting in which trained healthcare personnel practice the extermination of life. We look upon the sanitization of deathwork as an application of healthcare professionals' skills and knowledge and their appropriation by the state to serve its ends. A review of the states' death penalty statutes shows that healthcare workers are involved in the capital punishment process and shielded by American laws (and to a certain extent by professional boards through their inaction). We also argue that the law's language often masks that involvement; and explain how states further that duplicity behind legal formalisms. In considering the important role healthcare providers, namely nurses and physicians, play in administering death to the condemned, we assert that nurses and physicians are part of the states' penal machinery in America. Nurses and physicians (as carriers of scientific knowledge, and also as agents of care) are intrinsic to the American killing enterprise. Healthcare professionals who take part in execution protocols are state functionaries who approach the condemned body as angels of death: they constitute an extension of the state which exercises its sovereign power over captive prisoners.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,035 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».