A Map of the Current Cultural Climate in Medicine and Healthcare, and How We Can Change It
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, healthcare and medicine are grounded in structures of coloniality, oppression, heteropatriarchy and a variety of “-isms” (racism, sexism, ableism, classism). Consequently, it is little wonder that deep-rooted, enduring health disparities exist for many different groups across Canada. The COVID-19 pandemic has only served to exacerbate these disparities. Clearly, something needs to change in healthcare delivery and education. Comics are an ideal medium to document this moment, as well as catalyze change, for many reasons. Graphic Medicine – the creation and study of comics in healthcare contexts – can be used to explore the current discourses and cultures of healthcare and bring diverse perspectives into dialogue. Comics are also inherently disruptive. They challenge what is considered acceptable as discourse, and therefore knowledge, within medicine. They are also accessible to anyone with a writing tool, surface, and an idea to share. In this way, comics help democratize communication and give oft-ignored voices the ability to help shape medical discourse. Additionally, the diversity of forms and features used in comics creation directly relates to and enhances the diversity of voices, perspectives and lived experiences expressed in comics. Graphic Medicine can be a tool to advocate for health equity across populations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».