Killing for the state: the darkest side of American nursing
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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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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