The process of moral distress development: A virtue ethics perspective
Notice bibliographique
Résumé
This theoretical paper proposes a new perspective to understand the moral distress of nurses more fully, using virtue ethics. Moral distress is a widely studied subject, especially with respect to the determination of its causes and manifestations. Increasing the theoretical depth of previous work using ethical theory, however, can create new possibilities for moral distress to be explored and analyzed. Drawing on more recent work in this field, we explicate the conceptual framework of the process of moral distress in nurses, proposed by Ramos et al., using MacIntyrean virtue ethics. Our analysis considers the experience of moral distress in the context of a practice, enabling the adaptation of this framework using virtue ethics. The adoption of virtue ethics as an ethical perspective broadens the understanding of the complexity of nurses’ experiences of moral distress, since it is impossible to create a ready model that can cover all possibilities. Specifically, we describe how identity, social context, beliefs, and tradition shape moral discomfort, uncertainty, and sensitivity and how virtues inform moral judgments. Individuals, such as nurses, who are involved in a practice have a narrative history and a purpose ( telos) that guide them in every step of the process, especially in moral judgment. It is worth emphasizing that the process described is supported by the formation of moral competence that, if blocked, can lead to moral distress and deprofessionalization. It is expected that nurses seek to achieve the internal good of their practice, which legitimizes their professional practice and supports them in moral decision-making, preventing moral distress.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,042 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».