Reconciling Taking the "Indian" out of the Nurse
Notice bibliographique
Résumé
Currently, we are faced with an important equity gap and opportunity for nursing in higher education related to Indigenous Peoples and health. While Westernized higher education often marginalizes Indigenous Peoples, there is an important opportunity to respectfully engage with Indigenous Knowledges. Furthermore, broadening perspectives beyond a dominant Westernized worldview has the potential to advance higher education for Indigenous and non-Indigenous learners alike. We are concerned that ongoing assimilation of Indigenous learners poses a profound risk of social injustice that is contrary to the aim of higher education. In our effort to reconcile nursing education in this context, we offer this discussion paper of scholarly and grey literature interwoven with story work by Indigenous nursing students regarding their undergraduate experiences in the academy. Two significant interrelated gaps/opportunities are revealed: enactment of cultural safety and respectful engagement with Indigenous Knowledges. Action strategies include heart-mind knowledge connection, contextual learning, and two-way teaching and learning. It is our hope that this discussion will inspire critical conversations and meaningful action for educators to reconcile higher education and address structural racism. While reconciliation may be viewed as a duty in higher education and society, we further recognize it as a natural fit within the caring ethos of nursing.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».