Black nurses in action: A social movement to end racism and discrimination
Notice bibliographique
Résumé
We bear witness to a sweeping social movement for change-fostered and driven by a powerful group of Black nurses and nursing students determined to call out and dismantle anti-Black racism and discrimination within the profession of nursing. The Black Nurses Task Force, launched by the Registered Nurses' Association of Ontario (RNAO) in July 2020, is building momentum for long-standing change in the profession by critically examining the racist and discriminatory history of nursing, listening to and learning from the lived experiences of the Black nursing community, and shaping concrete, actionable steps to confront anti-Black racism and discrimination in academic settings, workplaces, and nursing organizations. The Black Nurses Task Force and the RNAO are standing up and speaking out in acknowledgment of the magnitude of anti-Black racism and discrimination that exist in our profession, health system, justice system, and economic system. This social movement is demonstrating, in actions, how individuals and a collective act as change agents to drive meaningful and widespread change for our present and future Black nurses. We also acknowledge the Black nurses who have gone before us.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,055 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».