Technologically-Mediated Nursing Care: the Impact on Moral Agency
Notice bibliographique
Résumé
Technology is pervasive and overwhelming in the intensive care setting. It has the power to inform and direct the nursing care of critically ill patients. Technology changes the moral and social dynamics within nurse-patient encounters. Nurses use technology as the main reference point to interpret and evaluate clinical patient outcomes. This shapes nurses' understanding and the kind of care provided. Technology inserts itself between patients and nurses, thus distancing nurses from patients. This situates nurses into positions of power, granting them epistemic authority, which constrains them as moral agents. Technology serves to categorize and marginalize patients' illness experience. In this article, moral agency is examined within the technologically-mediated context of the intensive care unit. Uncritical use of technology has a negative impact on patient care and nurses' view of patients, thus limiting moral agency. Through examination of technology as it frames cardiac patients, it is demonstrated how technology changes the way nurses understand and conceptualize moral agency. This article offers a new perspective on the ethical discussion of technology and its impact on nurses' moral agency. Employing reflective analysis using the technique of embodied reflection may help to ensure that patients remain at the centre of nurses' moral practice. Embodied reflection invites nurses critically to examine how technology has reshaped conceptualization, understanding, and the underlying motivation governing nurses' moral agency.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».