The influence of democratic racism in nursing inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Neoliberal ideology and exclusionary policies based on racialized identities characterize the current contexts in North America and Western Europe. Nursing knowledge cannot be abstracted from social, political and historical contexts; the task of examining the influence of race and racial ideologies on disciplinary knowledge and inquiry therefore remains an important task. Contemporary analyses of the role and responsibility of the discipline in addressing race-based health and social inequities as a focus of nursing inquiry remain underdeveloped. In this article, we examine nursing's engagement with ideas about race and racism and explore the ways in which nursing knowledge and inquiry have been influenced by race-based ideological discourses. Drawing on Henry and Tator's framework of democratic racism, we consider how strategic discursive responses-the discourses of individualism, multiculturalism, colour-blindness, political correctness and denial-have been deployed within nursing knowledge and inquiry to reinforce the belief in an essentially fair and just society while avoiding the need to acknowledge the persistence of racist discourses and ideologies. Greater theoretical, conceptual and methodological clarity regarding race, racialization and related concepts in nursing inquiry is needed to address health and social inequities.
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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 | 0,073 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,111 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».