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Enregistrement W2997034536 · doi:10.1177/2333393619894958

How Community Nurses Manage Ethical Conflicts: A Grounded Theory Study

2019· article· en· W2997034536 sur OpenAlex
Caroline Porr, Alice Gaudine, Kevin Woo, Joanne Smith-Young, Candace Green

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Qualitative Nursing Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensQueen's UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryMoral agencyAgency (philosophy)Action (physics)Process (computing)Moral disengagementPsychologySocial psychologyQualitative researchPublic relationsEngineering ethicsNursingSociologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research is limited on how nurses in community settings manage ethical conflicts. To address this gap, we conducted a study to uncover the process of behaviors enacted by community nurses when experiencing ethical conflicts. Guided by Glaserian grounded theory, we developed a theoretical model (Moral Compassing) that enables us to explain the process how 24 community nurses managed challenging ethical situations. We discovered that the main concern with which nurses wrestle is moral uncertainty (“Should I be addressing what I think is a moral problem?”). Moral Compassing comprises processes that resolve this main concern by providing community nurses with the means to attain the moral agency necessary to decide to act or to decide not to act. The processes are undergoing a visceral reaction, self-talk, seeking validation, and mobilizing support for action or inaction. We also discovered that community nurses may experience continuing distress that we labeled moral residue.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,153
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1530,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,504
Tête enseignante GPT0,716
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle