Nurses’ narratives of moral identity: Making a difference and reciprocal holding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Explicating nurses' moral identities is important given the powerful influence moral identity has on the capacity to exercise moral agency. RESEARCH OBJECTIVES: The purpose of this study was to explore how nurses narrate their moral identity through their understanding of their work. An additional purpose was to understand how these moral identities are held in the social space that nurses occupy. RESEARCH DESIGN: The Registered Nurse Journal, a bimonthly publication of the Registered Nurses' Association of Ontario, Canada, features a regular column entitled, 'In the End … What Nursing Means to Me …' These short narratives generally include a story of an important moment in the careers of the authors that defined their identities as nurses. All 29 narratives published before June 2015 were analysed using a critical narrative approach, informed by the work of Margaret Urban Walker and Hilde Lindemann, to identify a typology of moral identity. Ethical considerations: Ethics approval was not required because the narratives are publicly available. FINDINGS: Two narrative types were identified that represent the moral identities of nurses as expressed through their work: (1) making a difference in the lives of individuals and communities and (2) holding the identities of vulnerable individuals. DISCUSSION: Nurses' moral identities became evident when they could see improvement in the health of patients or communities or when they could maintain the identity of their patients despite the disruptive forces of illness and hospitalization. In reciprocal fashion, the responses of their patients, including expressions of gratitude, served to hold the moral identities of these nurses. CONCLUSION: Ultimately, the sustainability of nurses' moral identities may be dependent on the recognition of their own needs for professional satisfaction and care in ways that go beyond the kind of acknowledgement that patients can offer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».