Ableism and the discourse of risk and safety in patient‐facing work‐integrated learning
Notice bibliographique
Résumé
In many countries, such as Canada, the USA, England, and Australia, to graduate from a regulated profession such as nursing, students must complete a set of work-integrated learning (WIL) hours and demonstrate their ability to safely perform physical skills and apply knowledge in relation to professional standards. For a disabled nursing student (DNS) undergoing training in higher education institutions (HEI), securing proper accommodations to participate effectively in WIL experiences has been difficult due to concerns related to risks to self and patient safety. This study used critical discourse analysis to investigate the framing of risk and safety in association with providing DNS with accommodation in WIL. Our data were collected from an intensive codesign (group-based discussion) session with participants (n = 16), including clinicians and DNS, from four institutions (two WIL-sites and two HEI organizations). Using an iterative thematic approach based on Foucauldian framework, our analysis revealed three ways in which health professionals discursively framed risk and safety: (a) beliefs that a lack of disclosure by disabled students decreases patient safety and indicates poor self-reflection, (b) concerns that accommodating students poses a risk to institutions offering WIL experiences and to the relationships between HEI and institutions offering WIL-sites, and (c) a framing which challenges the dominant discourse by thinking about safety and risk more expansively. Our findings suggest the first two of these framings are ableist and function to enact barriers to access for DNSs in WIL, whereas the third framing serves the goal of inclusion. Recommendations to address the current ableist discourse within the Canadian nursing context are provided, which may also be applicable across other regulated health professions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».