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Enregistrement W4408658018 · doi:10.1177/08445621251324053

Impact of Trump's Executive Order on Nursing Research: The Shrouding of Racism Under the Guise of Equality

2025· editorial· en· W4408658018 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer Lapum, Charlotte Lee, Rezwana Rahman, Lisa Seto Nielsen, Hasina Amanzai

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensYork UniversityMinistry of Children, Community and Social ServicesToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExecutive orderRacismOrder (exchange)PsychologySociologyGender studiesPolitical scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On January 20, 2025, Trump signed an executive order specifying that each American deserves "equal dignity and respect" and that all "discriminatory" programs be terminated including mandates, policies, action plans, and grants related to "diversity, equity, inclusion" (EDI) (The White House, 2025).We are concerned that this order reflects white supremacy and how systemic racism can manifest under the guise of promoting equality, effectively undermining efforts to address inequities that impact racialized and marginalized communities.So, why are we talking about this in a nursing research journal in Canada?To begin, we believe this executive order has plunged us backwards into the flawed thinking that equates equity with equality, a debate we thought was long over.The World Economic Forum (2023) distinguishes equality as providing the same resources and opportunities to all while equity refers to tailoring these to the needs and circumstances of each person.In healthcare, we discuss equity in terms of reducing unfair and unjust differences so that fair opportunities are provided and each person may "reach their fullest health potential" (Public Health Ontario, 2023, p. 2).While we agree that everyone deserves equal dignity and respect, we strongly reject the notion that terminating EDI mandates and initiatives achieves this goal.Far from being discriminatory, EDI is essential for addressing historical injustices, systemic inequities, and fostering true fairness.To return to why this executive order is relevant to Canada: first and most simply, what happens in the United States has the potential to influence our culture, leaders, and policies.Although our healthcare systems are strikingly different in terms of funding and access, Canada and the United States have generally demonstrated values related to social justice.However, this order raises pressing questions for Canadians: How might it shape our daily lives and institutions, particularly in healthcare, education, and research?Specific to nursing research, the principles of EDI are salient to promoting health equity.As a profession, nursing plays a central role in dismantling racism (Boakye et al., 2024;Montague et al., 2024) and has worked to do so through research.The effects of racism are detrimental to

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0150,012
Communication savante0,0270,012
Science ouverte0,0110,005
Intégrité de la recherche0,0590,063
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreÉditorial

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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