Hearing Our Voices: A Descriptive Process of Using Film for Anti-racist Action in Nursing
Notice bibliographique
Résumé
Racism in healthcare is real and it impacts nurses in ways that permeate the culture of healthcare. In the context of increasing social discourse about racism in healthcare, a group of nurses in British Columbia, Canada, felt a moral obligation to expose the social injustice of the systemic racism they had witnessed or experienced. They used film, an arts-based medium, as an innovative tool with the potential to reach an array of viewers, for this nurse activist project in anti-racist action. The creative process allowed for a racially diverse group of nurses to engage in meaningful dialogue about racism in healthcare. The purpose of this descriptive methodological article is to describe how a creative team of novice nurse filmmakers used the nursing process as a framework to carry this project from concept to execution. The stages described include the rationale for developing the film, the process of utilizing this as a means of nurse activism, and the value of using film as a strategy for social activism. Film was used to engage nurses and nursing students in anti-racist work that critically challenges the structural racism embedded in healthcare. We request that all readers view our film in conjunction with reading this article to best grasp how this article and the film complement one another because the film and article are intended to co-exist and not to exist in isolation from one another.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».