A critique of measures of emotion and empathy in First Peoples’ cultural safety in nursing education: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Australia, undertaking cultural safety education often evokes strong emotional responses by health students. Despite the potential for emotion to drive transformative learning in this space, measures of emotion are uncommon. AIM: To review existing tools that intend to measure emotional components of learning in relation to cultural safety education. METHODS: Articles published in English from January 2005 to January 2020; reported studies from Australia, New Zealand, Canada and United States of America; and measured an emotional construct/s after an education intervention offered to university students enrolled in a health programme were included. Studies were assessed for quality according to the Critical Appraisals Skills Programme criteria. RESULTS: Eight articles were reviewed; five conducted in the United States of America, and three in Australia. Intervention type, measures, methodological rigour and outcomes varied. Studies predominately measured empathy, guilt and/or fear. CONCLUSIONS: Although students' emotional responses were measured, processes for students to reflect upon these reactions were not incorporated in the classroom. The review has implications for future research and curricula through developments in measuring and acting upon emotion in cultural safety education for nursing students in Australia.
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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 | 0,208 | 0,442 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».