Health Inequity and Institutional Ethnography: Mapping the Problem of Policy Change
Notice bibliographique
Résumé
Health equity (HE) is a central concern across multiple disciplines and sectors, including nursing. However, the proliferation of the term has not resulted in corresponding policymaking that leads to a clear reduction of health inequities. The goal of this paper is to use institutional ethnographic methods to map the social organization of HE policy discourses in Canada, a process that serves to reproduce existing relations of power that stymie substantive change in policy aimed at reducing health inequity. In nursing, institutional ethnography (IE) is described as a method of inquiry for taking sides in order to expose socially organized practices of power. Starting from the standpoints of HE policy advocates we explain the methods of IE, focusing on a stepwise description of theoretical and practical applications in the area of policymaking. Results are discussed in the context of three thematic areas: 1) bounding HE talk within biomedical imperialism, 2) situating racialization and marginalization as a subaltern space in HE discourses, and 3) activating HE texts as ruling relations. We conclude with key points about our insights into the methodological and theoretical potential of critical policy research using IE to analyze the social organization of power in HE policy narratives. This paper contributes to critical nursing discourse in the area of HE, demonstrating how IE can be applied to disrupt socially organized neoliberal and colonialist narratives that recycle and redeploy oppressive policymaking practices within and beyond nursing.
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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 | 0,025 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,043 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».