Examining racial, ethnic, and cultural diversity in occupational science research: Perspectives of persons of color
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Diverse sociodemographic identities, including race, culture, ethnicity, and gender, are important influences on one's occupational patterns and choices. However, occupational science theories and research were originally driven by Western White middle-class researchers and conducted on White participants. With a focus on the Western context, we sought to identify areas for improvement in the delivery and conduct of occupational science research with considerations of race, ethnicity, culture, and occupation among underrepresented racial groups. A critical content analysis was conducted of empirical research undertaken in Western countries between 2015 and 2020 and published in the Journal of Occupational Science (JOS). This analysis asked (a) What is the stated positionality of first author? (b) What are the racial or ethnic orientations of research participants? and (c) Is there explicit discussion of a racial/ethnic phenomenon? The findings reveal a lack of scholarship on race, ethnicity, and culture. Many primary authors did not explicate their positionality in relation to the research topics and study participants. The findings reify that the current production of occupational science research continues to occur within a wider field of social relations that is characterized by the agendas, interests, and values of the dominant group. Informed by critical race theory, we urge occupational science academic journals and their contributing authors to commit to epistemological antiracism. We recommend making space for racialized perspectives; acknowledging how these identities affect engagement and choice of occupations; clarifying who regulates, narrates, and participates in occupational science research; and creating inclusive scholarly ecosystems.
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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 | 0,019 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle