Notice bibliographique
Résumé
The nutrition and dietetics profession is neither diverse nor inclusive of Black, Indigenous, and People of Color (BIPOC), yet to achieve racial/ethnic diversity, equity, and inclusion (R-DEI), nutrition professionals (educators, preceptors, and professionals) need to understand and care about related issues. However, both a space and curriculum to educate professionals about R-DEI are lacking. Our aim was to understand how knowledge, actions, identity, and experiences are related to beliefs about R-DEI among nutrition professionals. We developed a 20-week curriculum about R-DEI topics using the Transtheoretical Model (Stages of Change) and Critical Race Theory. It was delivered in #InclusiveDietetics, a Facebook group, between January and August 2020. Pre- and post-intervention surveys were used to understand participants’ identities, experiences, knowledge, beliefs, actions, and opinions and analyzed using logistical regression, t-tests, and descriptive statistics. Knowledge (p<.05), experiences with racism (p<.01), and being a former Academy of Nutrition and Dietetics member (p<.05) were positively correlated with participants’ beliefs about R-DEI in dietetics (that is, more highly valued R-DEI) while actions were negatively correlated (p<.001). Significant increases in knowledge (p<.01) and beliefs aligned with R-DEI values (p<.01) were observed following the intervention, driven by increases in white participants. A significant increase in opinions aligned with R-DEI values was observed among BIPOC (p<.01), but not white participants following the intervention. The importance of a space for professionals to examine R-DEI is critical to achieve professional equity and the #InclusiveDietetics curriculum may be an effective tool to better align nutrition professionals with R-DEI values.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,465 | 0,162 |
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 ».