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Enregistrement W7009471462

Earth dance and fire song: A journey towards transformative reconciliation in nursing education

2022· dissertation· en· W7009471462 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)Field (mathematics)Government (linguistics)PopulationCircumstantial evidenceWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

G ̱ ilakas'la, Nugwa'a̱ m Joanna Elizabeth Fraser.I was born in East Africa to parents of European ancestry.I have been an inhabitant of the West Coast of Canada since I was two years old.This inquiry offers a vision for co-creating healing learning spaces for transformative reconciliation in nursing education.Oriented by Indigenous research methodologies, I draw from métissage and, portraiture to share the story of finding ya'xa̱ n yiyaḵ ̓ wima (my gifts from the Creator).Starting with finding ya'xa̱ n dłig ̱ a̱ m (my name), I ask who I am in relation to the places and people who I have learned from.In finding ya'xa̱ n ḵ ̓ a̱ ngex̱ tola (my blanket), I ask where I am from as I weave, unweave and reweave understandings of what I have learned as a nurse and as an educator.In finding ya'xa̱ n ya̱ xw'a̱ nye' (my dance), I ask where I am going and share my experiences from over 13 years of co-facilitating immersion learning field schools in remote First Nations communities.Finally, I share the learnings of my inquiry for educators more generally as I find ya'xa̱ n ḵ ̓ a̱ mda̱ m (my song) and ask myself why I am here.My learnings from the field schools are about following the lead of Indigenous people, orienting myself to relationships and always seeking out wellness.These learnings are applied to nursing education more generally as my inquiry leads me through three landscapes: bearing witness, being an inhabitant and becoming Indigenist.Transformative reconciliation happens when we naḵi'stamas (make things right) and tlaxwalapa (lift each other up with love).We can do this through living in relationally accountable and ecologically reciprocal ways.My lessons are of the Sisiutl, seeing everything in complexity, and of the he'istalis (world around us) experiencing everything as relationship.Ultimately, my vision is to reimagine nursing and nursing education so that we can heal ourselves, each other, and the land to become synala (whole).

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0270,030
Communication savante0,0180,013
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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