Uprooting and Rerooting: A Critical Race Informed Narrative Inquiry of LTC Home Culture with Stories Told by Thamizh (Tamil) Elders
Notice bibliographique
Résumé
People of colour (POC) living in long-term care (LTC) homes are affected by systematized difference (including structural racism) every day. Due to differences between the predominant, largely Eurocentric provision of care culture in Canada and Eastern ways of caring, caring in multi-ethnic Canada requires strong leadership and cultural sensitivity for effective elder care. The first step to transform the culture of LTC is to hear stories of residents living in LTC homes, especially those who are marginalised by difference. According to residents’ stories from this study, changes in practice and policy can be put in place for more equitable spaces and comfortable living in LTC homes. The purpose of this study was to hear stories told by Thamizh (commonly referred as ‘Tamil’) elders that speak to the culture of living in LTC homes in Southern Ontario, Canada. Specifically, this critical narrative study, uses considerations from Critical Race Theory (CRT) to expose subtle ways practices in LTC homes marginalise POC and individuals of difference. My hope is that this research moves beyond these pages to contribute to policy changes and informs Ontario’s Ministry of Health & Long-Term Care (MOHLTC) about the ways POC living in Ontario’s LTC homes encounter (systemic and individual) discrimination. I propose that the MOHLTC sharpen the resident bill of rights to guide LTC homes to meet the diverse needs of residents residing in LTC homes. \nTo resist the status-quo reproduction of Euro-dominant practices, LTC home living must be reshaped to include: (1) diverse programs such as cultural special events, (2) connections with local spiritual organizations, (3) partnerships with meal delivery services to offer traditional food, and (4) the facilitation of diverse social groups for residents to foster meaningful relationships with others in the home. Through changes in policy the normalized processes of racialization can be confronted and diversity can be honoured in LTC homes.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,042 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».