Maths for medications: an analytical exemplar of the social organization of nurses' knowledge
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,040 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».