“Who has been here that looks like me?”: A narrative inquiry into Black, Indigenous, and People of Color graduate nursing students' experiences of white academic spaces
Notice bibliographique
Résumé
Canadian Schools of Nursing rest upon white, colonial legacies that have shaped and defined what is valued as nursing knowledge and pedagogy. The diversity that exists in clinical nursing and is emerging within the graduate student population is not currently reflected within nursing faculty and academic leadership. Black, Indigenous, and People of Color (BIPOC) nurse leaders, historically and presently, are repeatedly left unacknowledged as knowers and keepers of nursing knowledge. This lack of diversity persists across nursing knowledge generation, research, and healthcare practices that ultimately aim to serve the increasingly diverse Canadian population. This narrative inquiry study examined the experiences of eight BIPOC graduate nursing students as they navigated white academic nursing spaces. The findings are presented to reflect their experiences of entrenched in whiteness, erasure of identity, and navigating belonging. These study findings highlight the importance of surfacing academic nursing history shaped by colonialism and racism, the need to diversify nursing faculty and the graduate nursing student population, and implementing nursing curricular and syllabi audits to ensure that they reflect the multitude of ways of knowing to expand dominant Eurocentric and Western knowledge in nursing education.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,033 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».