Caring as the unacknowledged matrix of evidence-based nursing
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we explicate evidence-based nursing (EBN), critically appraise its framework and respond to nurses' concern that EBN sidelines the caring elements of nursing practice. We use resources from care ethics, especially Vrinda Dalmiya's work that considers care as crucial for both epistemology and ethics, to show how EBN is compatible with, and indeed can be enhanced by, the caring aspects of nursing practice. We demonstrate that caring can act as a bridge between 'external' evidence and the other pillars of the EBN framework: clinical expertise; patient preferences and values. Drawing on an influential EBN handbook, section 1 presents the aims and features of EBN, including the normative principle that EBN should take place within a 'context of caring'. We aim to understand this context and whether it can be neatly detached from the EBN framework, as the handbook seems to suggest. In section 2, we highlight the grounds for resistance to EBN from the nursing community, before mounting the argument that nursing practices can be understood fruitfully through feminist care ethics and/or virtue ethics lenses. In section 3, we deepen that analysis using Dalmiya's concepts of care-knowing and care as a hybrid ethico-epistemic virtue, which are ideally suited to the complex practices of nursing. In section 4, we bring this rich understanding of care into conversation with EBN, showing that its framework cannot be adequately theorised without paying proper attention to care. Caring can be neither an innocuous background assumption of nor an afterthought to the EBN framework.
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 | 0,102 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,120 |
| Communication savante | 0,029 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».