Navigating the Intersection of Race, Gender, and Nursing: Voices of Black Canadian Male Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Studies into the experiences of Black nurses in Canada's healthcare system provide policymakers with a deeper understanding into designing policies and practice guidelines to best support equity and diversity. With male nurses making up 9% of the nursing population in Canada, there remains a paucity of studies into their experiences and significantly less for Black male nurses (BMNs). The World Health Organization's call for more nurses means an increase in Internationally Educated and Canadian-born BMNs who will experience sociocultural stereotypes and biases that underpin nursing practices. BMNs are left to navigate intersections of race and gender power relations within nursing. Remaining invisible and voiceless within nursing literature, and discriminated against in the workplace culture, this study uses an exploratory qualitative approach to understand the experiences of six BMNs working in the Greater Toronto Area and the strategies they use to navigate the intersections of race and gender that sustain the negative stereotypes and tropes of the Black man. The findings disclose the need for policymakers, nursing administrators, and organizations to co-create policies that support dynamically tailored mentorship programs and practice guidelines when dismantling anti-Black racism and promote inclusivity and a sense of belonging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,058 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».