Do No Harm? Discrepancies across Canadian Healthcare Policy and Obstetrics and Gynaecology Training for Treating Women affected by Female Genital Cutting
Notice bibliographique
Résumé
Female genital cutting (FGC) is a flashpoint feminist issue.It is a deeply stigmatized and controversial cultural practice that affects millions of women and girls internationally and is criminalized in Canada.My research set out to answer the questions: To what extent is obstetrics and gynaecology training in Canada structured to provide adequate, effective, and culturally sensitive care for women who have undergone FGC?Does this training reflect the broader framing of FGC as a "barbaric" practice?Through my research into medical education, I find that Canadian healthcare reflects norms and values of nationalism when considering whose bodies represent these standards.With the methodology of transnational feminism, these covert issues of structural violence that mark certain bodies as Other become more clearly recognizable.I challenge predominant knowledge, attitudes, and skills of healthcare practitioners to ultimately recommend four steps toward creating a new benchmark for culturally sensitive training and care.Dr. Valerie Percival.Val -thank you for your hard work and commitment, especially in the final weeks of my writing process.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».