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Enregistrement W4281984236 · doi:10.1111/medu.14854

The contribution of undergraduate medical education dress codes to systemic discrimination: A critical policy analysis

2022· review· en· W4281984236 sur OpenAlexaffabout
Shannon M. Ruzycki, Oluwatomilayo Daodu, Santanna Hernandez, Kirstie Lithgow

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDress codeCode (set theory)Critical discourse analysisSociologyContent analysisPolicy analysisPsychologyMedical educationLawPolitical scienceMedicineSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Critical review of institutional policies is necessary to identify and eliminate structural discrimination in medical schools. Dress code policies are well known to facilitate discrimination in other settings. METHODS: In this critical policy analysis, the authors used qualitative inquiry guided by feminist critical policy analysis (FCPA) and critical race feminism (CRF) frameworks to understand how Canadian undergraduate medical school dress code policies may contribute to discrimination and a hostile culture for marginalised groups. Dress code policies were obtained from 14 of 17 Canadian medical schools in September 2021. Deductive content analysis of dress codes was performed independently and in parallel by all four members of a racially diverse study team using Edwards and Marshalls' established framework for applying FCPA and CRF to dress code policy statements. Inductive content analysis was used to classify statements that fell outside this framework. Using a historical and contemporary legal understanding of how dress code policies have been used to discriminate against marginalised groups, the authors analysed how recommendations or restrictions may contribute to discrimination of marginalised medical students. RESULTS: Fourteen dress code policies were analysed. Overall, there were five feminine-coded restrictions for every one masculine-coded restriction (n = 77/213 and n = 16/213, respectively). Some policies prohibited feminine-coded items (e.g. perfumes and bracelets) while specifically allowing masculine-coded items (e.g. cologne and watches). A discourse of 'professionalism' based on patient preferences prioritised Eurocentric patriarchal norms for appearance, potentially penalising racially and culturally diverse students. Most policies did not include a policy for appeals or accommodations. CONCLUSION: Canadian undergraduate medical school dress code policies overregulate women and gender, racially and culturally diverse students by explicitly and implicitly enforcing white patriarchal social norms. Administrators should apply best practices to these policies to avoid discrimination and a hostile culture to marginalised groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,179
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,236
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1790,236
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0260,052
Communication savante0,0200,010
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,410 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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