Using Maslow's hierarchy to highlight power imbalances between visiting health professional student volunteers and the host community: An applied qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health professional students from high-income countries increasingly participate in short-term experiences in global health (STEGH) conducted abroad. One common criticism of STEGH is the inherent power differential that exists between visiting learners and the local community. To highlight this power differential, this paper explores perceived benefits as described by volunteer and community respondents and applies Maslow's hierarchy of needs to commonly identified themes in each respondent group. METHODS: A semistructured survey was used to collect qualitative responses from both volunteers and community members located in a Dominican Republic community, that is, a hotspot for traditionally conducted STEGH. Thematic analysis identified themes of perceived benefits from both respondent groups; each group's common themes were then classified and compared within Maslow's hierarchy of needs. RESULTS: Each respondent group identified resource provision as a perceived benefit of STEGH, but volunteer respondents primarily focused on the provision of highly-skilled, complex resources while community respondents focused on basic necessities (food, water, etc.) Volunteer respondents were also the only group to also mention spiritual/religious/life experiences, personal skills development, and relationships as perceived benefits. Applying Maslow's hierarchy thus demonstrates a difference in needs: community respondents focused on benefits that address deficiency needs at the bottom of the hierarchy while volunteers focused on benefits addressing self-transcendence/actualization needs at the top of the hierarchy. CONCLUSIONS: The perceived difference in needs met by STEGH between volunteers and the host community within Maslow's hierarchy may drive an inherent power differential. Refocusing STEGH on the relationship level of the hierarchy (i.e., focusing on partnerships) might help mitigate this imbalance and empower host communities.
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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 | 0,022 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».