Challenging anti-racism in nursing education: A moral and professional call to action
Notice bibliographique
Résumé
The call to implement anti-racism pedagogy in nursing education and practice is reverberating globally. Racist ideologies are foundational to systems of health inequity. An antiracist approach is critical to dismantling systemic racism and promoting optimal health outcomes in the quest for health equity. Therefore, employing an anti-racist pedagogy within nursing education that allows students and teachers to reflect on their roles in dismantling racist structures and transforming equity outcomes in practice and society, is a moral undertaking. However, for nursing education to make significant inroads in health equity, it cannot be guided by the same Eurocentric motives and value systems that continue to shape health inequities. We must transcend the boundaries of Eurocentric knowledge construction to intentionally shift how nurses think and practice within systems of inequities. Alongside the pressing and growing call for radical transformation of students and teachers through anti-racist pedagogy, we also provide directions to teaching strategies that support the uptake of anti-racism in nursing curricula and classroom engagement.
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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 | 0,168 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,116 |
| Communication savante | 0,030 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,049 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».