Combating Physician-Assisted Genocide and White Supremacy in Healthcare through Anti-Oppressive Pedagogies in Canadian Medical Schools to Prevent the Coercive and Forced Sterilization of Indigenous Women
Notice bibliographique
Résumé
Coercive and forced sterilization of Indigenous Peoples are acts of genocide that are rooted in colonialism and white supremacy and require fundamental changes to undergraduate medical education. I (Erika Campbell) draw upon the Truth and Reconciliation Commission of Canada’s 24th Call to Action, which calls for “skills-based training in intercultural competency, conflict resolution, human rights, and anti-racism” in medical schools. Additionally, I draw upon Call for Justice 7.6 from the Reclaiming Power and Place: The Final Report of the National Inquiry into Missing and Murdered Indigenous Women and Girl, which calls upon institutions and health service providers be educated in areas including, but not limited to: the history of colonialism in the oppression and genocide of Inuit, Métis, and First Nations Peoples; anti-bias and anti-racism; local language and culture; and local health and healing practice. I analyzed the responses of all 17 undergraduate medical programs in Canada to determine how they incorporated anti-racism within their medical education to meet the Calls to Action and Justice. All undergraduate medical programs include some form of cultural learning, which I argue does not directly challenge racism and colonialism. As such, I advocate for the implementation of anti-oppressive pedagogies within curricula to facilitate the unlearning of colonial rhetoric. I further argue the implementation of anti-oppressive pedagogies within education will contribute to the eradication of the ongoing genocide of Indigenous Peoples and white supremacy within our healthcare systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».