Commitment to Positive Change: Structural Anti-racism Audit of Nursing Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
Amidst many opportunities to create positive change and examine systemic anti-racist decolonial practices (Moorley et al., 2020), we are advocating for concrete action at the root of Nursing education programs by way of a structural anti-racism audit. Based on decolonial and antiracist theory (Garneau et al, 2018; Gaudry & Lorenz, 2018; Kendi, 2019; McGibbon & Etowa, 2009), we propose to engage in systems-level action (McGowan et al, 2020; Mulgan, 2006; van Wijk t al., 2018) and examine institutional structures through an anti-racist framework (Sutton, 2002) based on audit processes for equity, diversity, and inclusion (Chun & Evans, 2019; Olson, 2020; Skrla et al., 2004; Skrla et al., 2009; Zion, et al., 2020). Structures within and influencing curriculum, pedagogy, evaluation will be examined to advance systems-level anti-racist practices and policies (Moorley et al., 2020) with Nursing students, faculty, staff, leadership as a foundation for equitable Nursing education and care (National Collaborating Centre for the Determinants of Health, 2014). This anti-racist approach to Nursing education reform promises to address the pernicious harms of discrimination in the healthcare system, as noted in a recent report on Indigenous-specific racism (Turpel-Lafonde, 2020). We aim to conduct a strengths-based structural anti-racism audit that does not lose sight of disparities (Fogarty et al., 2018). We are currently conducting a literature review and audit framework development and will pilot the structural anti-racism audit in fall 2021. Rather than requesting endorsement of our project, and with respect for diverse approaches, we asked Nursing colleagues to sign this letter to demonstrate shared commitment to critically examine racist challenges and anti-racist opportunities in their Nursing program at a structural level (see this survey: https://forms.gle/tZPN2z1kUoARNPp1A
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 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 | 0,105 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».