Informing critical indigenous health education through critical reflection: A qualitative consensus study
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
Objective: To examine experiences of anti-Indigenous racism in a Canadian medical school and inform the development of critical and action-oriented Indigenous health education necessary to pave the way for reconciliation within health systems. Design: A qualitative study conducted within a constructivist paradigm which involved (1) semi-structured interviews with students, faculty and staff at a Canadian medical school and (2) consensus-building/collaborative analytical sessions with an Indigenous advisory group and a non-Indigenous working group. Setting: Twenty-three semi-structured interviews were completed with students, staff and faculty working across a Canadian medical school. Results: Inductive coding generated 211 codes that were grouped into seven overarching thematic domains. By engaging in an iterative dialogue with the advisory and working groups, we deductively aligned the thematic analysis with faculty-level and institution-level Indigenous education strategies to ensure local relevance. Self-reflective statements were developed with the advisory group to guide areas for action and resulted in 18 statements with five-point Likert-type-style response options. Conclusion: The results of this study suggest that promoting self-reflexivity in health professional education can prompts educators to engage with Indigenous health curriculum and pedagogy; mentorship and role modelling; and accountability. Critically evaluating systemic injustices at an individual level enables educators to resist systemic oppression and create change in the spaces where they work.
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.
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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