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Enregistrement W4414382981 · doi:10.1111/nup.70040

Social Theory in Nursing Scholarship, From Humanism to Post‐Humanism: Revisiting S. Nairn on the Structure–Agency Debate

2025· article· en· W4414382981 sur OpenAlexaff
Olga Petrovskaya

Notice bibliographique

RevueNursing Philosophy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)HumanismScholarshipContext (archaeology)Structure and agencyArgument (complex analysis)Nursing theoryPosthumanism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agency and structure are notable concepts in nursing philosophy and research. In this paper, we revisit two articles by Stuart Nairn which contrast selected theoretical perspectives exemplifying different positions within the structure-agency debate. Nairn's chief argument in 2009 was that nursing scholarship overemphasized the role of agency while neglecting the concept of social structure. The goal of Nairn's articles was to remedy this asymmetrical perspective. Building on his analyses of Lévi-Strauss, Parsons, Giddens, Archer, and Bourdieu, and the nursing examples he employed, we critique and extend Nairn's contributions by situating the structure-agency debate within the broader context of sociological theory. We suggest that his included theoretical perspectives largely assume agency to be an exclusively human attribute. Recent developments in critical posthumanism challenge this anthropocentric view, conceptualizing agency as distributed across human and nonhuman actors. Recognizing that differing approaches to structure and agency carry distinct implications for nursing knowledge and practice, we call for nurse scholars to make explicit their theoretical commitments when engaging these concepts in research and theorizing.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0090,070
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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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Résumé présentoui

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