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Enregistrement W2086559630 · doi:10.1177/1363459314567788

The shield of professional status: Comparing internationally educated nurses’ and international medical graduates’ experiences of discrimination

2015· article· en· W2086559630 sur OpenAlexaffabout
Elena Neiterman, Ivy Lynn Bourgeault

Notice bibliographique

RevueHealth An Interdisciplinary Journal for the Social Study of Health Illness and Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupRacializationContext (archaeology)Ethnic discriminationHealth professionalsRacismQualitative researchPsychologyNursingMedical educationMedicineRace (biology)Gender studiesPolitical scienceHealth careSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the intersecting roles of gender, ethnicity, and professional status in shaping the experiences of internationally educated health professionals in Canada. The article is based on 140 semi-structured qualitative interviews with internationally trained nurses and physicians who came to Canada within past 10 years with the intention to practice their profession. Describing the challenging process of professional integration in Canada, our participants highlighted incidents of discrimination they experienced along the way. Although some of the participants from both professional groups experienced racial discrimination, the context of those experiences differed. Physicians rarely reported instances of discrimination in communication with patients or nurses. Instead, they were concerned with instances of discrimination within their own professional group. Nurses, on the other hand, reported discrimination at the hands of patients and their families as well as racialization by physicians, management, and other nurses. We conclude our article with a reflection on the role that gender and professional status play in shaping the experiences of ethnic discrimination of internationally educated health professionals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,419 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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