Det dominerende hvite og konsekvensene av en mangelfull sykepleierutdanning i forhold til mørkhudede pasienter
Bibliographic record
Abstract
Introduksjon: Omfattende diskriminering mot mørkhudede mennesker er svært utbredt i Norge, ifølge FN. Systematisk diskriminering referer til forskjellsbehandling i institusjoner på systemnivå, ofte utartet gjennom ubevisste handlinger som separere «oss» fra «dem». Dette fremprovoserer spørsmål om hvorvidt diskrimineringen også finnes i helseinstitusjoner, og spesifikt i sykepleierutdanningen. \nHensikt og problemstilling: Hensikten med denne oppgaven er utforske om representasjon av mørkhudede mennesker i sykepleierutdanningen utgjør noen forskjell for pasientbehandlingen, hvorvidt det er mangel på representasjon og hvilke eventuelle konsekvenser slik mangel kan føre til. Problemstillingen lyder som følger:\nEr det mangel på representasjon av mørkhudede mennesker i sykepleierutdanningen, og hvilke konsekvenser kan dette føre til?\nMetode: I denne litteraturstudien er det brukt ni fagfellevurderte artikler fra Storbritannia, Canada og USA grunnet mangel på relevant forskningslitteratur fra Skandinaviske land. Artiklene er analysert med Evans analysemetode, for å definere hovedtema og undertema som besvarer problemstillingen. \nResultat: Resultatet av denne studien viser en omfattende mangel på representasjon av mørkhudede mennesker i sykepleierens undervisningsmateriell. Dette kommer frem gjennom «fargeblindhet», helsepersonellets reduserte evne til å evaluere hudforandringer hos mørkhudede mennesker og en lite inkluderende språkbruk. \nKonklusjon: Mangelfull sykepleierutdanning relateres til lengre behandlingstid og dårligere utfall av behandling hos mørkhudede mennesker. Det avdekkes et stort forbedringspotensial innenfor sykepleierutdanningen som er avhengig av en kulturell forandring i det norske samfunn. Det å vike unna diskusjoner om pasientens hudfarge og hvorvidt den har noen betydning for pasientens behandling, kommer på bekostningen av deres helse. Per nå er sykepleierstudiet «av hvite for hvite».
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.020 |
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".