Anti-Black Racism in the Canadian Healthcare System: A Reckoning
Notice bibliographique
Résumé
Canada is often held out by scholars as the exception to a disheartening global pattern that suggests that high levels of racial diversity in a society are incompatible with support for generous social policies (Banting et al. 2006). The explanation for this pattern is that it is a real phenomenon (rather than an artefactual one) and it can be chalked up to racist motivations that cause powerful racial groups (whites and those non-white people who ally with whites) from endorsing policies that will benefit Black and other non-white groups (Alesina et al. 2001). One of the social policies that we are most often lauded for maintaining is the Canada Health Act (1985), which mandates that the vast majority of physician and hospital services are accessible free of charge. The prevailing discourse in Canada has been that the Canada Health Act (1985) ensures equal access to healthcare among all Canadians. In addition, polling data suggest that the vast majority of Canadians believe racism is a terrible thing (Bricker and Chhim 2020). However, cases such as that of Joyce Echaquan (Nerestant 2021) who died at a hospital in Saint-Charles-Borromée, QC, as nurses looked on and mocked and demeaned her with their words, or Leonard Rodriques (Allen 2020) who was turned away from an emergency room in Toronto during the COVID-19 pandemic and died shortly after, call into serious question the narratives of an egalitarian and benevolent system, in the context of a society that publicly endorses anti-racism.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».