Combining Critical Ethnography and Critical Discourse Analysis in Mental Health Nursing Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is uncommon to combine critical ethnography with critical discourse analysis (CDA) in health research, yet this combination has promise for managing challenges inherent in critical mental health nursing research. OBJECTIVES: This article describes a methodologically innovative way to address issues that arise in the context of critical mental health nursing research. METHODS: This article draws on two studies that each employed a combination of critical ethnography and CDA in the context of mental health nursing research, discussing the challenges and implications of this approach. RESULTS: Although the combination critical ethnography and CDA presents several challenges, it also provides a framework for researchers to sustain a critically reflective stance throughout the research process. This facilitates the process of reanalyzing and reflecting on how healthcare practices and knowledge both support and are constrained by hegemonic discourses. DISCUSSION: This combination has the potential to facilitate the production of new, emancipatory knowledge that will assist nurses in understanding issues of structural inequity within the healthcare system.
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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 | 0,197 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,042 |
| Communication savante | 0,019 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».