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Enregistrement W3035513269 · doi:10.1111/nup.12309

Is feyerabendian philosophy relevant for scientific knowledge development in nursing?

2020· article· en· W3035513269 sur OpenAlexaff
Marie‐Lee Yous, Patricia H. Strachan, Jenny Ploeg

Notice bibliographique

RevueNursing Philosophy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy of sciencePluralism (philosophy)CreativityEpistemologyRelevance (law)Sociology of scientific knowledgeEngineering ethicsSociologyNursing scienceNursingPsychologyPhilosophyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To revitalize nursing science, there is a need for a new approach to guide nurse scientists in addressing complex problems in health care. By applying theoretical concepts from a revolutionary philosopher of science, Paul K. Feyerabend, new nursing knowledge can be produced using creativity and pluralistic approaches. Feyerabend proposed that methods within and outside of science can produce knowledge. Despite the recognition of Feyerabendian philosophy within science, there is currently a lack of literature regarding the relevance of Feyerabendian philosophy for nursing science. We aim to (a) describe and critique Feyerabendian concepts, (b) discuss the potential application of Feyerabendian philosophy for knowledge production within gerontological nursing and (c) describe theoretical possibilities for nurse scientists in using Feyerabendian philosophy to guide nursing knowledge development. We begin by introducing Feyerabend's life and his inspirations for his theoretical concepts, epistemological anarchism, theoretical pluralism and humanitarianism, and conclude by offering suggestions of how to apply Feyerabendian philosophy in nursing research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,080
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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