Disciplining virtue: investigating the discourses of opioid addiction in nursing
Notice bibliographique
Résumé
Two nurses diagnosed with opioid addiction launched legal action after being found guilty of unprofessional conduct due to addiction-related behaviors. When covered by the media, their cases sparked both public and legal controversies. We are curious about the broader discursive framings that led to these strong reactions, and analyze the underlying structures of knowledge and power that shape the issue of opioid addiction in the profession of nursing through a critical discourse analysis of popular media, legal blogs and hearing tribunals. We argue that addiction in nursing is framed as personal choice, as a failure in the moral character of the nurses, as decontextualized from addiction as disease arguments, and as an individualized issue devoid of contextual factors leading to addiction. Our investigation offers a critical case study of a nursing regulatory body that upheld popular assumptions of addiction as an autonomous, rational choice replete with individual-based consequences - a framing that is inconsistent with evidence-based practice in health-care. We put forth this critical interrogation to open up possibilities for counterdiscourses that may promote more nuanced and effective responses to the issue of addiction in nursing.
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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 | 0,020 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,065 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».