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Enregistrement W2164063403 · doi:10.1111/j.1466-769x.2011.00493.x

Maths for medications: an analytical exemplar of the social organization of nurses' knowledge

2011· article· en· W2164063403 sur OpenAlexaff
Louise Dyjur, Janet Rankin, Annette Lane

Notice bibliographique

RevueNursing Philosophy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensAlberta Bible CollegeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMateriality (auditing)NumeracyEthnographyArgument (complex analysis)Objectivity (philosophy)PsychologyParticipant observationPedagogyNursingSociologyEpistemologyMedicineLiteracySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the literature that circulates in the discourses organizing nursing education, there are embedded assumptions that link student performance on maths examinations to safe medication practices. These assumptions are rooted historically. They fundamentally shape educational approaches assumed to support safe practice and protect patients from nursing error. Here, we apply an institutional ethnographic lens to the body of literature that both supports and critiques the emphasis on numeracy skills and medication safety. We use this form of inquiry to open an alternate interrogation of these practices. Our main argument posits that numeracy skills serve as powerful distraction for both students and teachers. We suggest that they operate under specious claims of safety and objectivity. As nurse educators, we are captured by taken-for-granted understandings of practices intended to produce safety. We contend that some of these practices are not congruent with how competency actually unfolds in the everyday world of nursing practice. Ontologically grounded in the materiality of work processes, we suggest there is a serious disjuncture between educators' assessment and evaluation work where it links into broad nursing assumptions about medication work. These underlying assumptions and work processes produce contradictory tensions for students, teachers and nurses in direct practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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