Gender Influences in the Intersection of Acute Care Registered Nurses and Law Enforcement
Notice bibliographique
Résumé
To give voice to the lived experiences of nurses and law enforcement officers who interact with one another in an acute care hospital setting, while gaining an understanding of individual perspectives and unique experiences, as well as how they interpret these experiences. This qualitative study used interpretative phenomenological analysis (IPA) to strive to meet the study objectives. There is a paucity of literature on the topic of nurse and law enforcement interaction in the hospital setting. Overwhelmingly, participants described a contentious dynamic between nurses and law enforcement officers in the hospital, wrought with argument, stress, and a feeling of coming from "different worlds." The influence of gender was apparent to the female-identified participants, and gender constructs and therefore gender role conflict were critical points of contention. In exploring how nurses and law enforcement officers think about and describe their experiences, nurses and hospital systems may develop a deeper understanding and appreciation of barriers to care for incarcerated patients and of the challenging experiences nurses face in caring for these patients. The nurses' expressed feelings of intimidation, stress, and impaired self-efficacy in this dynamic underscore the need for institutional support and prioritization of caring practices, and identification of the ways in which carceral practices impair care, as well as nurses' safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».