A moral profession: Nurse educators’ selected narratives of care and compassion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: Lack of compassion is claimed to result in poor and sometimes harmful nursing care. Developing strategies to encourage compassionate caring behaviours are important because there is evidence to suggest a connection between having a moral orientation such as compassion and resulting caring behaviour in practice. OBJECTIVE:: This study aimed to articulate a clearer understanding of compassionate caring via nurse educators' selection and use of published texts and film. METHODOLOGY:: This study employed discourse analysis. PARTICIPANTS AND RESEARCH CONTEXT:: A total of 41 nurse educators working in universities in the United Kingdom (n = 3), Ireland (n = 1) and Canada (n = 1) completed questionnaires on the narratives that shaped their understanding of care and compassion. FINDINGS:: The desire to understand others and how to care compassionately characterised educators' choices. Most narratives were examples of kindness and compassion. A total of 17 emphasised the importance of connecting with others as a central component of compassionate caring, 10 identified the burden of caring, 24 identified themes of abandonment and of failure to see the suffering person and 15 narratives showed a discourse of only showing compassion to those 'deserving' often understood as the suffering person doing enough to help themselves. DISCUSSION:: These findings are mostly consistent with work in moral philosophy emphasising the particular or context and perception or vision as well as the necessity of emotions. The narratives themselves are used by nurse educators to help explicate examples of caring and compassion (or its lack). CONCLUSION:: To feel cared about people need to feel 'visible' as though they matter. Nurses need to be alert to problems that may arise if their 'moral vision' is influenced by ideas of desert and how much the patient is doing to help himself or herself.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».