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Enregistrement W4385190565 · doi:10.1177/08980101231189397

A Concept Analysis of Cultural Appreciation in Addressing the Wholistic Health Needs of Indigenous People

2023· article· en· W4385190565 sur OpenAlexaff
Kara Morriseau, Susan A. Fowler

Notice bibliographique

RevueJournal of Holistic Nursing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensConfederation College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCultural humilityCultural competencePsychologyAppropriationCultural safetyCultural diversityHealth careSociologyNursingPedagogyMedicineEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Cultural appreciation is found within the arts, psychology, counseling, health disciplines, and education. Currently, in the literature, there is not a strong link between cultural appreciation, nursing, and Indigenous people. The aim of this concept analysis is to analyze the concept of cultural appreciation for nurse educators, nurse researchers, and nurse leaders to apply to culturally appreciate Indigenous people within their geographical areas which can result in meeting their wholistic care needs. Design: This concept analysis of cultural appreciation uses Walker & Avant’s (2019) approach to define cultural appreciation, antecedents, empirical referents, and consequences. Results: The antecedents of cultural appreciation are cultural appropriation, oppression, cultural prejudice, privilege, and lack of knowledge to integrate the wholistic health of Indigenous people into practice, education, and research. The defining attributes of cultural appreciation are awareness, knowledge acquisition, and desire. The consequence of cultural appreciation is wholistic care of Indigenous people as defined by their ways of knowing and being. Conclusion: The concept analysis of cultural appreciation integrates Indigenous wholistic health beliefs and ways of knowing and being that can advance holistic nursing knowledge for nurses, educators, and researchers.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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