Language as a proxy for race: Language and literacy and the nursing profession
Notice bibliographique
Résumé
Defining a nurse as literate is disciplinary and contextual, linked to professional identity formation, and an issue impacting patient safety. Literacy and language proficiency are concepts assessed through examining skills in four pillars: reading, writing, speaking, and listening. This article explores how literacy is not only a practice issue but inextricably intertwined with issues of race, equity, diversity, and inclusiveness in our profession-both in regulatory policy and classroom pedagogy. In making the argument that language is a proxy for race, three cases of language and literacy will be presented. First, the deficit discourse of multilingual student struggle is stereotyped to the presence or absence of an accent, with multilingual student needs often treated homogeneously in disregard of population heterogenous abilities. Second, regulatory policies for language testing internationally educated nurses are discriminatory with testing context bearing little relationship to the language needs of nursing practice. Third, that the myth of "one standard English" results in racist evaluation practices of student academic performance. Recommendations are made for reframing how language and literacy are viewed in nursing education and regulation of practice with a focus on acknowledgment of one's personal relationship to racial issues and emphasizing the need for a change in mindset toward racialized multilingual students and writers.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».