How “care values” as discursive practices effect the ethics of a care-setting
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper examines how certain care values permeate, legitimize and authorize hospitalized-older-adults’ care, technologies and practices. The purpose of this paper is to expose how values are not benign but operate discursively establishing “orders of worth” with significant effect on the ethics of the care-setting. Design/methodology/approach The paper draws from a discursive ethnography to see “up close” on a surgical unit how values influence nurse/older-adult-patient care occasions in the domain of older-adults and functional decline. Data are from participant observations, conversations, interviews, chart reviews and reviewed literature. Foucauldian discursive analytics rendered values recognizable and analyzable as discursive practices. Discourse is a social practice of knowledge production constituting and giving meaning to what it represents. Findings Analysis reveals how care values inhere discourses like measurement, efficiency, economics, risk and functional decline (loss of capacity for independent living) pervading care technologies and practices, subjugating older adults’ bodies to techniques, turning older persons into measurable objects of knowledge. These values determine social conditions of worth, objectifying, calculating, normalizing and homogenizing what it means to be old, ill and in hospital. Originality/value Seven older adult patients and attendant nurses were followed for their entire hospitalization. The ethnography renders visible how care values as discursive practices rationalize the social order and operations of everyday care. Analytic outcomes offer insights of how dominant care values enabled care technologies and practices to govern hospitalized-older-adults as a population to be ordered, managed and controlled, eliding possibilities of engaging humanistic patient-centered care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».