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Enregistrement W4408262395 · doi:10.1016/j.sctalk.2025.100448

Beyond representation: Taking concrete action to move towards inclusion and social justice in specialty nursing education

2025· article· en· W4408262395 sur OpenAlexaff
Michelle House-Kokan, Farah Jetha

Notice bibliographique

RevueScience Talks · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)SpecialtyAction (physics)Representation (politics)Social justiceSocial representationEconomic JusticeSociologyNursingPsychologyPolitical scienceMedicineCriminologySocial psychologyLawPoliticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inclusivity and equity are clear priorities in nursing education today. In the British Columbia Institute of Technology Specialty Nursing Department, concepts of diversity, equity, and inclusion underpin all our nursing pedagogical approaches including clinical practice, theory, and simulation. However, operationalizing these ideas into meaningful activities can be challenging. Here we showcase a concrete educational approach to addressing inclusivity and equity in nursing education in the form of an assignment grounded in equity-oriented care principles that can be adapted for both academic and clinical nursing education contexts. All healthcare providers share accountability for decolonization, anti-discrimination, and equity-oriented approaches to health care. Nursing educators have both the opportunity and responsibility to support the upcoming generation of nurses and specialty nurses to address health inequities at the point of care by first understanding the disparities in their healthcare system. These assignments are a practical and applicable way to begin to plant the seeds of cultural change within the nursing profession, ultimately empowering nursing leaders on the frontline.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0230,046
Communication savante0,0240,026
Science ouverte0,0040,035
Intégrité de la recherche0,0110,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,463 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
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