Sexual Harassment of Canadian Medical Students: A National Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite explicit policies and reporting mechanisms in academia designed to prevent harassment and ensure respectful environments, sexual harassment persists. We report on a national survey of Canadian medical students' experiences of sexual harassment perpetrated by faculty, patients and peers, their responses to harassment, and their suggestions for improving the learning environment. METHODS: With ethics approval from all 17 Canadian universities with medical schools, an invitation to participate in an anonymous, electronic survey was included in three Canadian Federation of Medical Students' newsletters (2016). Narrative information about sexual harassment during medical training, perpetrators, ways of coping, sources of support, formal and informal reporting/discussion, and suggestions for change was sought. Three authors then conducted a qualitative analysis and identified emergent themes. FINDINGS: When asked to estimate the number of occurrences of SH experienced during medical school, 188 students reported 807 incidents perpetrated by peers, patients, and, to a lesser extent, faculty. Perpetrators were almost always men and 98% of victims were women. What emerged was a picture of social, educational, and individual conditions under which sexual harassment becomes normalised by faculty, peers and victims. Students often tried to ignore harassment despite finding it confusing, upsetting, and embarrassing. They offered strategies for schools to raise awareness, support students, and prevent or mitigate harms going forward. INTERPRETATION: Sexual harassment is a part of the Canadian medical education environment where most who reported harassment are subject to the dual vulnerabilities of being learners and women. Although survey respondents recognised the systemic nature of the problem, as individuals they often described shame and self-blame when victimised, came up with solutions that implied they were the problem, and often reported thinking silence was less risky than confrontation or official reporting. Many participants believed in the transformative power of education - of themselves and faculty - as a means of improving the medical environment whilst we await social change.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».