Symbolic Solidarity or Virtue Signaling? A Critical Discourse Analysis of the Public Statements Released by Academic Medical Organizations in the Wake of the Killing of George Floyd
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many academic medical organizations issued statements in response to demand for collective action against racial injustices and police brutality following the murder of George Floyd in May 2020. These statements may offer insight into how medical schools and national organizations were reflecting on and responding to these incidents. The authors sought to empirically examine the initial statements published by academic medical organizations in response to societal concerns about systemic, anti-Black racism. METHOD: The authors searched for initial public statements released by a sample of academic medical organizations in Canada and the United States between May 25 and August 31, 2020. They assembled an archive with a purposive sample of 45 statements, including those issued by 35 medical schools and 10 national organizations. They analyzed the statements using Fairclough's 3-dimensional framework for critical discourse analysis (descriptive, interpretive, explanatory), which is a qualitative approach to systematically analyzing language and how it reflects and shapes social practice. RESULTS: Many statements used formal and analytical language and reflected hierarchical thinking and power differentials between statement producers and consumers. The authors identified several tensions in the statements between explicit messaging and implied ideologies (e.g., self-education vs action to address racism), and they found a lack of critical reflection and commitment to institutional accountability to address anti-Black racism in academic medicine. The authors also found that many statements minimized discussions of racism and de-emphasized anti-Black racism as well as portrayed anti-Black racism as outside the institution and institutional accountability. CONCLUSIONS: This research offers insight into how 45 academic medical organizations initially responded following the murder of George Floyd. Many of these statements included self-exculpatory and nonracist discursive strategies. While these statements may have been well intentioned, organizations must move beyond words to transformative action to abolish institutional racism in academic 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 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,033 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».