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Enregistrement W4379980423 · doi:10.1515/ijnes-2022-0094

“You have to strive very hard to prove yourself”: experiences of Black nursing students in a Western Canadian province

2023· article· en· W4379980423 sur OpenAlexaffabout
Florence Luhanga, Sithokozile Maposa, Vivian Puplampu, E K Abudu, Irene Chigbogu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of ReginaPrince Albert Grand CouncilSaskatchewan Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingThematic analysisWorkforceNurse educationNonprobability samplingNursingFocus groupRacismQualitative researchIntersectionalityPopulationSociologyPsychologyMedicineGender studiesPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study explored the experiences of Black students in two western Canadian undergraduate nursing programs. METHODS: Using a qualitative focused ethnography design grounded in critical race theory and intersectionality, participants were recruited using purposive and snowball sampling. Data were collected through individual interviews, and a follow-up focus group. Data were analyzed using collaborative-thematic analysis team approaches. RESULTS: n=18 current and former students participated. Five themes emerged: systemic racism in nursing, precarious immigrant context, mental health/well-being concerns, coping mechanisms, and suggestions for improvement. CONCLUSIONS: An improved understanding of Black student experiences can inform their recruitment and retention. Supporting Black students' success can potentially improve equity, diversity, and inclusivity in nursing education programs and/or their representation in the Canadian nursing workforce. IMPLICATIONS FOR AN INTERNATIONAL AUDIENCE: The presence of a diverse nursing profession is imperative to meet the needs to provide more quality and culturally competent services to diverse population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0440,012
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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