Using Popular Nursing Literature Critique to Help Nursing Students Explore Their Perceptions of Disability
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Disabled people have a history of disadvantage, discrimination, and disempowerment that continues to present day. Despite strong critique and activism by disabled people, popular understandings of disability as necessarily tragic, medically based, and individualistic requiring ‘fixing’ persist among health professionals. Recent research demonstrates that health professional students often harbour negative attitudes that may directly affect their relationships with and care provided to disabled clients (Sabin & Akyol, 2010; Scullion, 1999). Further, personal accounts and research evidence suggests that the relationship between healthcare providers and disabled people is often unsatisfactory (Sabin & Akyol, 2010; Seccombe, 2007; Scullion, 1999).Methods: Nursing education has a responsibility to ensure that nursing practice with disabled people is enabling rather than disabling (Scullion, 1999a, 1999b, 2000; Sabin & Akyol, 2010). A key strategy is to imbed within curricula opportunities for students to engage in the processes of critical thinking towards and analysis of disability and the experiences of disabled people. This poster describes an approach to teaching-learning in which critique of ‘popular culture’ nursing literature is used to support student exploration of messaging about disability.Results and Conclusions: The purpose and description of the assignment, authors’ experiences, and outcomes for both teachers and learners will be presented. Application beyond nursing to other health professions will be described.ReferencesSabin, H. & Akyol, A. D. (2010). Evaluation of nursing and medical students' attitudes towards people with disabilities. Journal of Clinical Nursing, 19, 22712279.Scullion, P. A. (1999). Conceptualizing disability in nursing: Some evidence from students and their teachers. Journal of Advanced Nursing, 29, 648657.Scullion, P. A. (2000). Enabling disabled people: Responsibilities of nursing education. British Journal of Nursing, 9(15), 1010-1015.Seccombe, J. A. (2007). Attitudes towards disability in an undergraduate nursing curriculum: A literature review. Nurse Education Today, 27, 459465.
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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 | 0,023 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».