Advancing Allyship Through Anti-Oppression Workshops for Public Health Students: A Mixed Methods Pilot Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This pilot mixed methods evaluation describes the impact of an anti-oppression workshop on allyship development among a group of public health graduate students. After completing a mandatory anti-oppression workshop, a survey including closed- and open-ended questions was administered to 41 public health students specializing in health promotion. Closed-ended questions gathered basic demographic data and Likert-type scale responses to assess changes in participant knowledge, awareness, and attitudes surrounding anti-oppression concepts discussed during the workshop, while open-ended questions asked respondents to reflect on how such changes might influence their development as allies. A response rate of 65.85% (27 respondents) was achieved. The majority of the study group were between the ages of 20 and 24 years (74.07%), self-identified as straight (77.8%), and self-identified as non-White (77.8%), while almost the entire group identified as female (92.59%). Five key themes emerged from a directed content analysis of qualitative data, identifying the importance of anti-oppression workshops for allyship development: conducive environments, positionality, knowledge, active listening and learning, and advocacy. These themes were used to construct a mixed methods joint display for comparative interpretation of quantitative and qualitative data. Mixed methods analysis revealed that anti-oppression workshops can promote allyship development by increasing knowledge of key terms and concepts associated with anti-oppression and facilitating critical reflections on power, privilege, and social location. Our findings demonstrate a profound need for ongoing anti-oppression training among future public health students and professionals.
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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 | 0,073 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».