Decolonial, intersectional pedagogies in Canadian Nursing and Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Our intention is to contribute to the development of Canadian Nursing and Medical Education (NursMed) and efforts to redress deepening, intersecting health and social inequities. This paper addresses the following two research questions: (1) What are the ways in which Decolonial, Intersectional Pedagogies can inform Canadian NursMed Education with a focus on critically examining settler-colonialism, health equity, and social justice? (2) What are the potential struggles and adaptations required to integrate Decolonial, Intersectional Pedagogies within Canadian NursMed Education in service of redressing intersecting health and social inequities? Briefly, Decolonial, Intersectional Pedagogies are philosophies of learning that encourage teachers and students to reflect on health through the lenses of settler-colonialism, health equity, and social justice. Drawing on critical ethnographic research methods, we conducted in-depth interviews with 25 faculty members and engaged in participant observation of classrooms in university-based Canadian NursMed Education. The research findings are organized into three major themes, beginning with common institutional features influencing pedagogical approaches. The next set of findings addresses the complex strategies participants apply to integrate Decolonial, Intersectional Pedagogies. Lastly, the findings illustrate the emotional and spiritual toll some faculty members face when attempting to deliver Decolonial, Intersectional Pedagogies. We conclude that through the application of Decolonial, Intersectional Pedagogies teachers and students can support movements towards health equity, social justice, and unlearning/undoing settler-colonialism. This study contributes new knowledge to stimulate dialog and action regarding the role of health professions education, specifically Nursing and Medicine as an upstream determinant of health in settler-colonial nations such as Canada, United States, Australia, and New Zealand.
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 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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».