Can nursing epistemology embrace <i>p</i>‐values?
Notice bibliographique
Résumé
The use of correlational probability values (p-values) as a means of evaluating evidence in nursing and health care has largely been accepted uncritically. There are reasons to be concerned about an uncritical adherence to the use of significance testing, which has been located in the natural science paradigm. p-values have served in hypothesis and statistical testing, such as in randomized controlled trials and meta-analyses to support what has been portrayed as the highest levels of evidence in the framework of evidence-based practice. Nursing has been minimally involved in the rich debate about the controversies of treating significance testing as evidentiary in the health and social sciences. In this paper, we join the dialogue by examining how and why this statistical mechanism has become entrenched as the gold standard for determining what constitutes legitimate scientific knowledge in the postpositivistic paradigm. We argue that nursing needs to critically reflect on the limitations associated with this tool of the evidence-based movement, given the complexities and contextual factors that are inherent to nursing epistemology. Such reflection will inform our thinking about what constitutes substantive knowledge for the nursing discipline.
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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 | 0,207 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,132 |
| Communication savante | 0,036 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».