Les perceptions des infirmières et des étudiantes infirmières à l’égard des personnes vivant dans un corps gros : un protocole de recherche d’une ethnographie focalisée
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Les préjugés, les biais, la stigmatisation et la discrimination à l’égard des personnes vivant dans un corps gros (PCG) sont observés et documentés dans diverses sphères de la société, y compris dans la profession infirmière. Toutefois, les perceptions des infirmières et des étudiantes infirmières à l’égard des PCG, n’ont pas été étudiées au Québec (Canada). Objectifs : Cette étude vise à explorer les perceptions des infirmières et des étudiantes infirmières québécoises à l’égard des PCG ainsi que les facteurs qui les influencent, afin de contribuer à une réflexion critique et théorique sur les biais liés au poids dans le domaine des soins infirmiers. Méthodes : Une étude d’ethnographie focalisée auprès de deux groupes appartenant à ce domaine : 15 infirmières travaillant dans diverses unités de soins d’un hôpital de la ville de Québec et 15 étudiantes infirmières universitaires. La collecte de données sera réalisée par le biais d’une recherche documentaire et d’entrevues semi-structurées incluant une activité de photo-élicitation. Le cadre théorique, constitué de l’articulation de deux théories, soit la théorie infirmière de la compassion émancipatrice et la théorie de l’attribution, soutiendra l’analyse des données. Discussion et retombées anticipées : Les résultats pourraient nourrir la formation infirmière, les pratiques cliniques et la supervision de stages, et sensibiliser d’autres professions en santé, la santé publique et le grand public aux impacts des biais à l’égard du poids dans les soins.
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 | 0.053 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".