Participatory action as a research method with public health nurses
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This article explores and describes participatory action research (PAR) as a preferred method in addressing nursing practice issues. This is the first study that used PAR with public health nurses (PHNs) in Canada to develop a professional practice model. BACKGROUND: Participatory action research is a sub-category of action research that incorporates feminist and critical theory with foundations in the field of social psychology. For nurses, critical analysis of long-established beliefs and practices through PAR contributes to emancipatory knowledge regarding the impact of traditional hierarchies on their practice. DESIGN: This study used participatory action, a non-traditional but systematic research method, which assisted participants to develop a solution to a long-standing organizational issue. METHOD: The stages of generating concerns, participatory action, acting on concerns, reflection and evaluation were implemented from 2012 - 2013 in an urban Canadian city, to develop a professional practice model for PHNs. FINDINGS: Four sub-themes specific to PAR are discussed. These are "participatory action research engaged PHNs in development of a professional practice model;" "the participatory action research cycles of "Look, Think, Act" expanded participants' views;" "participatory action research increased awareness of organizational barriers;" and "participatory action research promoted individual empowerment and system transformation." CONCLUSIONS: This study resulted in individual and system change that may not have been possible without the use of PAR. The focus was engagement of participants and recognition of their lived experience, which facilitated PHNs' empowerment, leadership and consciousness-raising.
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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 | 0,180 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».