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Enregistrement W4394738536 · doi:10.1097/nnr.0000000000000718

Combining Critical Ethnography and Critical Discourse Analysis in Mental Health Nursing Research

2024· article· en· W4394738536 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNursing Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensSt. Lawrence CollegeRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical ethnographyCritical discourse analysisEthnographySociologyNursing researchCritical theoryMental healthNursingPsychologyEpistemologyMedicinePolitical scienceAnthropologyPsychotherapistPhilosophyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0040,024
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,524
Tête enseignante GPT0,741
Écart entre enseignants0,217 · 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