Reconnaissance et actions politiques d’infirmières québécoises : une analyse féministe
Bibliographic record
Abstract
La reconnaissance conférée aux infirmières qui exercent en secteurs des soins spécialisés au Québec est peu documentée dans les écrits. Le but de cette étude visait à explorer leurs expériences de reconnaissance vécues au quotidien, la façon dont ces expériences se répercutent sur leurs conditions d’exercices, en plus d’explorer les actions individuelles et collectives qu’elles mobilisent ou souhaiterait mobiliser pour transformer le statu quo et obtenir la reconnaissance qu’elles méritent. Cette étude qualitative inductive qui s’inscrivait de plein fouet dans la théorie critique a permis la combinaison de réflexions théoriques féministes et postmodernes. Un total de n=6 entrevues semi-dirigées ont été réalisées pour cette section d’un projet qualitatif plus large de n=21 participantes (projet central). Au terme de cette étude, il apparait que ces infirmières vivent différentes contraintes ayant pour effets de dégrader considérablement leurs conditions d’exercice. Elles sont conscientes de l’importance d’agir politiquement pour transformer les choses et pour prendre la place qui leur revient dans la sphère sociale, mais subissent notamment des contraintes au déploiement de leurs actions.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
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".