Contending with Our Racial Past in Medical Education: A Foucauldian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Issue Practices of systemic and structural racism that advantage some groups over others are embedded in American society. Institutions of higher learning are increasingly being pressured to develop strategies that effectively address these inequities. This article examines medical education’s diversity reforms and inclusion practices, arguing that many reify preexisting social hierarchies that privilege white individuals over those who are minoritized because of their race/ethnicity. Evidence: Drawing on the work of French theorist Michel Foucault, we argue that medical education’s curricular and institutional practices reinforce asymmetrical power differences and authority in ways that disadvantage minoritized individuals. Practices, such as medical education’s reliance on biomedical approaches, cultural competency, and standardized testing reinforce a racist system in ways congruent with the Foucauldian concept of “normalization.” Through medical education’s creation of subjects and its ability to normalize dominant forms of knowledge, trainees are shaped and socialized into ways of thinking, being, and acting that continue to support racial violence against minoritized groups. The systems, structures, and practices of medical education need to change to combat the pervasive forces that continue to shape racist institutional patterns. Individual medical educators will also need to employ critical approaches to their work and develop strategies that counteract institutional systems of racial violence. Implications: A Foucauldian approach that exposes the structural racism inherent in medical education enables both thoughtful criticism of status-quo diversity practices and practical, theory-driven solutions to address racial inequities. Using Foucault’s work to interrogate questions of power, knowledge, and subjectivity can expand the horizon of racial justice reforms in medicine by attending to the specific, pervasive ways racial violence is performed, both intra- and extra-institutionally. Such an intervention promises to take seriously the importance of anti-racist methodology in medicine.
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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 | 0,033 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,181 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| 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 ».