Notice bibliographique
Résumé
The dietetics profession is comprised of practitioners who understand the relationship between food and health. Registered Dietitians (RDs) can work in a variety of fields ranging from acute care hospitals, food service institutions, community settings, and research or marketing arenas. A wide variety of populations are served by RDs, including minority populations. Several minority populations such as African Americans and Hispanics tend to be at higher nutritional risk, and often have higher rates of obesity and chronic diseases, such as diabetes, hypertension, and cardiovascular disease. Despite the fact that these disparities tend to be related to nutrition, the RDs who serve these populations tend to be primarily white and female (96%). This problem has been addressed within the profession for decades and little progress has been made. The success of white RDs treating non-white patients has been questioned and could lead to lower quality of care. The purpose of this study was to investigate the perceptions and experiences of minority dietitians throughout their education. Barriers that prohibit minorities from entering the field were also be explored. To explore this phenomenon, minority female dietitians were interviewed to investigate their perceptions of the field and their higher education experience. This work answers the question: What are the experiences of minority female professional dietitians regarding training, education, and practice? Using Critical Race Theory (CRT) as the lens, results showed that minorities have had disgraceful treatment in their higher education and internship experiences and have had to work harder than their white peers.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».