Decolonizing Health Care: Reconciliation Roles and Responsibilities for White Settlers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to enhance a nascent discussion to white settlers about how they can be active participants in reconciliation action to decolonize health care—by way of truths. I start with an examination of settler denial and settler truth-telling about Indigenous genocide, along with the deadliness of white settler health care racism, which results in embodied oppression—oppression that is the root of Indigenous inequities in the social determinants of health (SDH). White settler privilege is emphasized, including persistent impacts of Western, Eurocentric, and biomedical knowledge dominance in health care, and related suppression of Indigenous knowledge systems and healing traditions. I analyze how white settlers can engage in performing decolonization with critical perspectives on the SDH, allyship, and anti-racist, anti-oppressive health care. Although persistent white settler acts of racism, including systemic racism in health, legal, and educational systems, make reconciliation seem an impossible goal, we continue to be ethically bound to walk alongside Indigenous peoples in the Truth and Reconciliation’s Commission’s Calls to Action.
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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 | 0,023 | 0,022 |
| 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 | 0,031 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».