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Enregistrement W2577869617 · doi:10.20381/ruor-650

Uncaring Nurses: Violence in Academia

2017· dissertation· en· W2577869617 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa Renee Berquist

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychologyData scienceCriminologyEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workplace violence is an area of increasing concern worldwide. Issues of violence are well documented in nursing. To address this, a better understanding of the culture of nursing academia is required. Problems of incivility are reported between students, between students and faculty, and between faculty and faculty. The purpose of this study is to increase understanding of faculty to faculty violence in nursing academia. Guided by a theoretical framework incorporating the perspectives of Mason and Foucault and specifically on the concepts of violence, power, knowledge, difference and resistance, this study focuses on aspects of the social and cultural work environment, and organizational policies and procedures influencing workplace violence between faculty members. Using principles from critical ethnography, the research was conducted within three schools of nursing at universities in eastern Canada. Data collection included 29 semi-structured interviews with nursing faculty, key informants (including representation from management, human resources, support staff and human rights office) and mute document review. Three major themes emerged: the academic apparatus, experiencing academia, and coping mechanisms. Nursing academic culture is divergent, exhibiting fierce competitiveness and elitism, intertwined with pockets of support and resilience. Faculty identified diverse personal and professional strategies employed to withstand the challenges. Need for change was expressed by some faculty and managers. These findings may inform the efforts of faculty and management seeking transformation to a less competitive and elitist culture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,012
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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