Análisis Literario : Un Enfoque de la Alfabetización Crítica al Uso de una Novela en la Enseñanza de la Enfermería
Bibliographic record
Abstract
Hay pruebas que sugieren que el uso de la literatura no académica es muy adecuado para su inclusión en la educación de la enfermería. El análisis literario se diferencia de una revisión de la literatura de revistas profesionales. Una novela, por ejemplo, ofrece un enfoque innovador para el aprendizaje de los demás; permite desarrollar la empatía y realmente llegar a conocer a otros en el contexto de su vida (fenomenología). Las novelas pueden ejemplificar los conceptos fundamentales de enfermería, incluso cuando los temas en la historia no parecen estar relacionadas con la salud. Una novela bien elegida puede ser un vehículo para la exploración de conceptos de enfermería de la salud, las relaciones, los valores, el pensamiento crítico, los determinantes sociales de la salud y así sucesivamente. El educador que actúa en el papel de guía experto, llama la atención de los estudiantes y les ayuda a interpretar los textos. Además, su capacidad para buscar y evaluar críticamente una novela por su valor potencial para la educación de enfermería, es crucial para la apertura de posibilidades, yendo más allá de la palabra superficial para descubrir el significado verdadero y profundo. Para entender esto, enfermeras educadoras se beneficiarán de los conceptos clave en el análisis literario, la alfabetización crítica y el análisis crítico. Este documento ofrece eso; una exploración de la identidad y las similitudes entre los conceptos de pedagogía crítica y enfermería. Proporciona una base para esta innovadora propuesta docente, importante para los resultados de los estudiantes. El valor se añade al aprender, cuando son capaces de generalizar lo que se aprende en el aula y por medio de los libros de texto a otros contextos, ya que no toda la enfermería se produce en el marco estricto de la medicina. Una novela facilita esta transición. La motivación puede ser mejorada así, cuando los estudiantes tienen una tarea basada en una novela en lugar de simplemente libros de texto, artículos de revistas, conferencias y son los temas los que realmente les interesan. Se proporcionan ejemplos para ilustrar estos puntos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.033 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.069 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.025 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.006 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".