Notice bibliographique
Résumé
Narrative Inquiry is a research methodology that we adapted over the past two decades from Canadian higher education and curriculum studies to nursing research, education, and health-care practice. The Narrative Inquiry we use originated from Connelly and Clandinin in the 1990s, and rests on John Dewey's philosophy that experience is relational, temporal, and situational, and as such, if intentionally explored, has the potential to be educational. More specifically, it is only when experience is reflected upon and reconstructed that it has the potential to reveal the construction of identity, knowledge, and the humanness of care. Congruent with the expectation that nurses are reflective practitioners and knowledge-makers, Narrative Inquiry provides a means to enhance, not only quality of care, but quality of experience of those in our care: in education, our students, and in practice, our patients. In this article, we explicate how Narrative Inquiry may be lived in health-care education and practice, with a primary focus on nursing. We illuminate how we support our graduate students, the next generation of narrative inquirers, through a Narrative Inquiry Works-in-Progress group.
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».