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Enregistrement W4286213811 · doi:10.1111/jan.15365

Blowing the whistle during the first wave of <scp>COVID</scp> ‐19: A case study of Quebec nurses

2022· article· en· W4286213811 sur OpenAlexafffundabout
Marilou Gagnon, Amélie Perron, Caroline Dufour, Emily Marcogliese, Pierre Pariseau‐Legault, David Wright, Patrick Martin, Franco A. Carnevale

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of OttawaCanadian Hospice Palliative Care AssociationMcGill UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésThematic analysisWrongdoingContext (archaeology)SolidarityContent analysisCourageCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Transparency (behavior)PsychologyPublic relationsNursingSociologyQualitative researchMedicinePolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experiences of nurses who blew the whistle during the COVID-19 pandemic have exposed gaps and revealed an urgent need to revisit our understanding of whistleblowing. AIM: The aim was to develop a better understanding of whistleblowing during a pandemic by using the experiences and lessons learned of Quebec nurses who blew the whistle during the first wave of COVID-19 as a case study. More specifically, to explore why and how nurses blew the whistle, what types of wrongdoing triggered their decision to do so and how context shaped the whistleblowing process as well as its consequences (including perceived consequences). DESIGN: The study followed a single-case study design with three embedded units of analysis. METHODS: We used content analysis to analyse 83 news stories and 597 forms posted on a whistleblowing online platform. We also conducted 15 semi-structured interviews with nurses and analysed this data using a thematic analysis approach. Finally, we triangulated the findings. RESULTS: We identified five themes across the case study. (1) During the first wave of COVID-19, Quebec nurses experienced a shifting sense of loyalty and relationship to workplace culture. (2) They witnessed exceedingly high numbers of intersecting wrongdoings amplified by mismanagement and long-standing issues. (3) They reported a lack of trust and transparency; thus, a need for external whistleblowing. (4) They used whistleblowing to reclaim their rights (notably, the right to speak) and build collective solidarity. (5) Finally, they saw whistleblowing as an act of moral courage in the face of a system in crisis. Together, these themes elucidate why and how nurse whistleblowing is different in pandemic times. CONCLUSION: Our findings offer a more nuanced understanding of nurse whistleblowing and address important gaps in knowledge. They also highlight the need to rethink external whistleblowing, develop whistleblowing tools and advocate for whistleblowing protection. IMPACT: In many ways, the COVID-19 pandemic has challenged our foundational understanding of whistleblowing and, as a result, it has limited the usefulness of existing literature on the topic for reasons that will be brought to light in this paper. We believe that studying the uniqueness of whistleblowing during a pandemic can address this gap by describing why and how health care workers blow the whistle during a pandemic and situating this experience within a broader social, political, organizational context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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