“Patriarchy permeating health policymaking”: Influence of gender on involvement in health policymaking from nurse leaders' perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite a greater percentage of women in the healthcare workforce, women are underrepresented in leadership positions. Researchers have examined the influence of gender on women involvement in policy‐making and leadership in male‐dominated professions. However, no research has explored nurses' perspectives about the role of gender in impacting their involvement in health policymaking in female‐dominant profession. This study explores nurse leaders' perspectives on how gender can influence their involvement in health policymaking in Pakistan. Eleven nurse leaders with at least 1 year of experience in policymaking participated in semi‐structured interviews. The data were analyzed using reflexive thematic analysis. Four themes emerged: Patriarchy Permeates Health Policymaking; Women's Social Status and Nurses' Involvement in Policymaking; Intentionally Disregarding Nurses' Insights on Policy Forums; Condescending Attitudes Towards Women Nurses on Policy Forums. The underrepresentation of nurses in health policymaking is influenced by gender and social biases and stereotypes against women and the negative social image of the nursing profession. Health‐care organizations must play an active role and develop policies to combat gender‐based discrimination and curb the underrepresentation of nurses in healthcare policymaking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».