‘Ain't I a Nurse’, implementing a digital illustration of resistance when challenging anti‐Black racism in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Since the COVID-19 pandemic, ongoing reports have highlighted the urgency of addressing anti-Black racism within Canada's healthcare system. The paucity of research within a Canadian context has created growing concerns among Millennials and Generation Zs for healthcare to address growing health disparities and health inequities that are attributed to institutional and structural racism. Recognizing the paradigm shift that has occurred because of the pandemic and the sleuth of racial killings, the nursing classroom has witnessed a change and a need for nursing education to be relevant for the cohort of nursing students who are seeking answers. The scarcity of nursing literature addressing diverse forms of learning demonstrates the need for nursing education to explore new ways of being diverse, inclusive and innovative when teaching intergenerationally. In this paper, the author challenges nurse educators to revisit the student-educator relationship by introducing critical digital pedagogy to dismantle anti-Black racism and promote student-educator engagement for transformative learning to occur. As an educator, the author implements the use of digital illustration as a tool of resistance for students and educators to assess, engage, act and reflect on creating change within nursing education. Using Black feminist thought and culturally responsive learning, the author introduces an arts-based approach through the innovative design of an illustration, titled, 'Ain't I a Nurse. Combining historical stories with contemporary socio-political experiences, the author demonstrates how students and educators can enter a cognitive learning experience where they can connect mentally and emotionally, and in so doing re-envision and recreate a new world that centralizes equity, diversity and inclusivity through critical discourses. Through the illustration anti-Black racism is challenged and anti-Black racism resistance is discovered as an antidote in dismantling anti-Black racism within nursing education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».