Failure to thrive: A QuantCrit analysis of academic failure and everyday discrimination in undergraduate nursing education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Academic failure in nursing education is frequently framed as a student deficit, detached from the structural and institutional forces that shape educational outcomes. This framing obscures how racism, bias, and exclusionary evaluation practices influence who fails-and under what conditions. OBJECTIVE: This study examines the relationship between everyday discrimination and academic failure in undergraduate nursing education, using a Quantitative Critical Race Theory (QuantCrit) lens to foreground identity as a site of structural vulnerability. METHODS: A cross-sectional survey was conducted with 256 undergraduate nursing students at a Canadian university. Descriptive analyses, chi-square tests, t-tests, and logistic regression models were used to examine associations between everyday discrimination, academic failure, and social identity. RESULTS: Students who reported academic failure had higher levels of perceived everyday discrimination. Academic failure was more common among racialized students (54.4 %) compared to non-racialized students (38.5 %). The interaction of race and gender revealed that racialized women had over seven times the odds of academic failure compared to non-racialized men. Skills-based assessments were the most common site of reported failure. CONCLUSIONS: These findings challenge the notion that student failure is solely due to deficits. Instead, they suggest that structural inequalities, particularly those based on race and gender, significantly impact academic outcomes. A QuantCrit perspective redefines failure as a consequence of institutional structures and power dynamics, influencing evaluation practices, faculty development, and equity accountability in nursing education.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».