Thinking ‘beyond’: critical reflections on race, racism, and the field of public health
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
The COVID-19 pandemic has deeply impacted all aspects of life in Canada, revealing systemic racism as a foundational issue perpetuating health and social inequalities for racialized communities. In the field of public health, there is a growing recognition that addressing racism is crucial for achieving health equity and that anti-racist work is public health work. As guest editors of this special issue, we emphasize that in order to achieve this goal, the public health community needs to think in the ‘beyond’. To think in the beyond is to name, reflect on and subvert the epistemological, methodological, and practical conventions that dominate public health. The authors reflect on key considerations in this regard that account for historical contexts of epidemiology’s methods, tools and practice, biomedical constructs of race, relationships of racialized power in sustaining health inequalities, whiteness as an object of critical analysis, and notions of legitimate knowledge in the quantitative-qualitative data continuum. We then provide a brief overview of each of the articles comprising this special issue and make connections to the ways they compel us to think in the ‘beyond’. By interrogating these considerations (and those exceeding this article), we can work towards a transformation of public health research, policy and practice, and the knowledge systems they are embedded within. The aim of this article is to underscore the urgent need to confront racism in public health and to reimagine and remake the field towards advancing health equity for racialized communities and for all.
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 | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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