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Enregistrement W4400439103 · doi:10.1016/j.nedt.2024.106305

Challenging anti-racism in nursing education: A moral and professional call to action

2024· article· en· W4400439103 sur OpenAlexaff
Priscilla Boakye, Nadia Prendergast, Annette Bailey

Notice bibliographique

RevueNurse Education Today · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismEquity (law)CurriculumSociologyCall to actionNurse educationIdeologyHealth equityPedagogyNursingAnti-racismMedicinePolitical scienceGender studiesPoliticsLawPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,430 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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