The wounds that do not heal: Black expendability and the traumatizing aftereffects of anti-Black police violence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The murders of Black people at the hands of police in 2020 have led to global protests that have called on public officials to defund or abolish the police. What has been drowned out in these conversations, however, is the traumatizing aftereffects of anti-Black police violence as a public health crisis. In this paper, I argue that the racial terrorism of anti-Black police violence is a deeply felt wound in Black communities that extends beyond the individuals who directly experience it and that this type of collective trauma must be understood as an urgent public health crisis. Design/methodology/approach Using published studies and online commentaries on anti-Black police violence and its mental health impacts in Canada and the United States, this paper examines the mental health impacts of anti-Black police violence at both the individual and community levels. Findings A public health response to the traumatizing aftereffects of anti-Black police violence and other forms of state violence must highlight important policy imperatives, such as policies of action focused on improving the public health system. It must also encompass a recognition that the public health crisis of anti-Black police violence is not solvable solely by public health agencies alone. Rather, strategic opportunities to address this crisis arise at every level of governmental interaction, including law enforcement, health care, employment, business, education and the media. Originality/value While the impact of anti-Black police violence on the mental health of Black individuals has been emerging in the literature over the last several years, what has been less focused on and what I address in this paper is how the threat of that violence lingers in Black communities long after the protestors have packed up their megaphones, resulting in collective trauma in Black communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».