Systemic and institutionalized racism, not achievement gap factors, limit the success of Black, Indigenous, and People of Color in dietetics education and credentialing
Notice bibliographique
Résumé
Our aim was to explore racial/ethnic differences on achievement and opportunity gap factors in nutrition students and identify factors related to the pathway to become a Registered Dietitian Nutritionist (RDN). An online survey was completed by 1447 current or recent dietetic students and interns, some of whom identified as RDNs and/or Nutrition and Dietetic Technician, Registered (NDTRs). The survey consisted of validated scales measuring academic confidence, mentoring, racial climate, grit, and time management, and questions measuring socio-economic factors. Analysis included descriptive statistics, multiple regression, t-tests, and chi-squares. No differences were observed between the scores of Black, Indigenous, and participants of color (BIPOC) and White participants on academic scales. BIPOC experienced a more negative racial climate than White participants (p<0.05). Black dietetics students are also at particular economic disadvantage compared to other participants of color. Ultimately, Black and BIPOC are as academically prepared as White participants but institutionalized and structural racism (e.g., opportunity gap factors) limit their opportunities to succeed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».