Nursing Activism in the Era of Social Media
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT\nBackground: Nurses' imperative to address social injustices must compel the profession to identify new ways to facilitate nurses' activism. Social media engages and connects users and increasingly shapes political landscapes, giving rise to global socio-political movements. This study explores social media's role in aiding nurses in social justice activism. The study objectives are (1) to explore how Canadian registered nurses use social media in their activism and (2) to illustrate the impact social media has on their activism. \nMethods: A qualitative, interpretive descriptive (ID) approach guided this study. I conducted eleven virtual semi-structured interviews to gather in-depth accounts of nurses’ experiences with social media activism. Ten of the interview transcripts were analyzed using an inductive ID approach to identify practical applications of the findings in nursing.\nFindings: Three significant themes were identified, illuminating how social media featured in the participants' nursing activism. The first theme, Information, Networks and Relationships, include participant accounts of how social media helps them connect with others, access relevant information, and feel empowered. Getting the Nursing Voice Out There pertains to participants' use of social media to advance the nursing voice into the public sphere and make their nursing activism and work known to a broader audience. The third theme, Opportunities for Nurse Leadership, describes the impact nurse leadership's social media presence had on participants’ activism.\nConclusion: The findings of this study highlight how nurses can strategically use social media to maximize the impact of their activism and the challenges they may encounter. The results provide insight into how informed, professional, and appropriate social media activism may increase the nursing profession’s capacity to be a force for positive social change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».