Digital Artifacts of Self‐Representation: A Critical Qualitative Analysis of Nursing Memes
Notice bibliographique
Résumé
Stereotypes in mass media depict harmful and inaccurate portrayals of nurses and nursing work. As memes are understood to be units of culture, they may be examined as artifacts, deepening understandings of contemporary culture. This critical qualitative analysis of nursing memes from two popular social media platforms seeks to identify current cultural narratives and social meanings of nursing reproduced within the public domain. Memes were selected from popular hashtags and nursing meme accounts with more than 2500 followers. Memes were included if they followed traditional meme format and content-centered discourses of gender, race, and other aspects of power and oppression within nursing and healthcare systems. Our analysis employed a qualitative descriptive design within an overarching critical social theoretical framework. We identified that nursing memes reproduced stigmatizing and discriminatory narratives of patients and perpetuated harmful notions of "who" nurses are and "what" nurses do, while also drawing attention to systemic challenges facing the profession. Memes therefore serve as a valuable artifact for communicating contemporary cultural narratives about nursing and nursing work. Generating and distributing memes to raise awareness of systemic pressures may serve as a valuable social strategy toward advocating for systemic shifts in nursing and healthcare to address persistent challenges.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».