Toward Trauma-Informed Pedagogy: An Intersectional Analysis of Pimping in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Increased awareness of the role of power and privilege in medical education demands reevaluation and critical reflection on the role of pimping, both in name and practice. The authors use an intersectional approach to explore the ways in which the term pimping is rooted in sexist, racist, and classist stereotypes. In using this term to describe a pedagogical approach rooted in hierarchical power and stark knowledge differentials, the medical community intentionally or unintentionally reinforces racist stereotypes, acts of carceral violence, gender-based violence, and harmful ways of referring to sex work. The authors suggest drawing on principles of trauma-informed care, often considered solely in the context of clinical care, as a means of engaging in transformative pedagogy. Embracing such a trauma-informed, transformative pedagogical approach can help dismantle entrenched hierarchies and create a liberatory learning environment grounded in knowledge cocreation and reimagination of teacher-learner binaries. Decentralization of power in teaching relationships can further empower trainees to become active knowledge partners alongside educators, encouraging shared responsibility, trust, and empathy in learning spaces.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,049 |
| Communication savante | 0,017 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».