Addressing Institutional Racism Against Aboriginal and Torres Strait Islanders of Australia in Mainstream Health Services: Insights From Aboriginal Community Controlled Health Services
Notice bibliographique
Résumé
With long colonial histories, Aboriginal and Torres Strait Islander Peoples in Australia experience lower life expectancy and a higher burden of illness. To this day, Indigenous Peoples experience interpersonal, systemic, and institutional racism in the mainstream public health system of Australia, leading to the under- use of mainstream health services and resulting in many Indigenous Australians living in a state of persistent crisis. Extreme and unacceptable levels of institutional racism have been identified in the hospitals and health services of Queensland, Australia, using the Marrie Institutional Racism Matrix (MIRM), an evidence-based assessment tool for identifying, measuring, and monitoring racism in institutional settings. This paper aims to identify ways to address institutional racism against Indigenous Peoples in the health care sector. Specifically, using publicly available documents, a case study analysis of the Institute for Urban Indigenous Health (IUIH), a network of Aboriginal Community Controlled Health Services, is conducted using the MIRM as a guide. The conclusion is that the IUIH actively works to address institutional racism by (a) including Indigenous people in key decision-making processes and structures; (b) undertaking numerous community engagement strategies; (c) building partnerships within and outside the health sector to address the social determinants of health; and (d) working in ways that align with Indigenous ways of being and doing. It is argued that mainstream health services need to be aware of institutional racism and learn from the approaches of Indigenous-led organizations to create institutions that are inclusive of Indigenous members of society.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».