Othering and Being Othered in the Context of Health Care Services
Notice bibliographique
Résumé
Othering is a process that identifies those that are thought to be different from oneself or the mainstream, and it can reinforce and reproduce positions of domination and subordination. Although there are theoretical and conceptual treatments of othering in the literature, researchers lack sufficient examples of othering practices that influence the interactions between patients and health care providers. The purpose of this study was to explore the interactions between health care providers and South Asian immigrant women to describe othering practices and their effects. Ethnographic methods were used involving in-depth interviews and focus group discussions. The analysis entailed identifying uses of othering and exploring the dynamics through which this process took place. Women shared stories of how discriminatory treatment was experienced. The interviews with health care professionals provided examples of how views of South Asian women shaped the way health care services were provided. Three forms of othering were found in informants' descriptions of their problematic health care encounters: essentializing explanations, culturalist explanations, and racializing explanations. Women's stories illustrated ways of coping and managing othering experiences. The analysis also revealed how individual interactions are influenced by the social and institutional contexts that create conditions for othering practices. To foster safe and effective health care interactions, those in power must continue to unmask othering practices and transform health care environments to support truly equitable health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,041 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».