Asian Healthcare Workers and Their Experiences of Racism in North America: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rising rates of anti-Asian sentiments has recently been called into question by several community activists and scholars. While this collective work has heightened awareness to address anti-Asian racism, the experiences of Asian healthcare workers in particular remains limited. PURPOSE: To map the existing literature on anti-Asian racism experienced by Asian healthcare workers in North American healthcare settings, identify gaps in the current literature base, and inform future areas of anti-Asian racism research. METHODS: A scoping review following Arksey and O'Malley's (2005) methodology with updated guidance by Levac et al. (2010) and Peters et al. (2020) was undertaken. FINDINGS: A total of 3565 articles from database searches were identified from eight databases, with 64 full text articles screened and 15 articles included in this review. Anti-Asian racism amongst healthcare workers has been conceptualized, studied, and understood in three broad categories: levels of racism, descriptions of anti-Asian racism, and the impact of racism. In 60% of the included articles, interpersonal level of racism was solely studied, while 40% articles simultaneously studied interpersonal and institutional levels of racism. Anti-Asian racism was described through three key perspectives: otherness, inferior professional status, and general racial discrimination. Lastly, the impact of Asian healthcare workers' experiences of anti-Asian racism was studied by exploring the impact on mental health and barriers to career advancement. CONCLUSION: Despite the presence of anti-Asian racism, the limited literature examining the complexities of the experiences of anti-Asian racism for Asian healthcare workers is concerning. Future scholarship requires further investigation that comprehensively explores the multiple pathways of anti-Asian racism, the contestation of monolithic stereotypes, and how Asian healthcare workers negotiate both hypervisibility and invisibility within healthcare spaces.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».