Leading Change from Within: Student-Led Reforms to Advance Anti-Racism within Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Racism, physician biases against Indigenous, Black, and racialized people, and the resultant poor health outcomes have been the subject of many institutional position statements and calls to action. Across Canada, undergraduate medical education programs have recognized the importance of addressing racism, but material changes to curriculum and learning environments to incorporate anti-racist lenses have yet to be actualized. To bridge a gap seen within the curriculum, the authors of this manuscript led the co-development, organization, and implementation of a student-led anti-racism initiative at the University of Calgary's Cumming School of Medicine. The initiative consisted of a class-wide anti-racism training session and a strategic review of student governance policies, including elections and decision-making processes through an anti-racist lens to advance equity within student learning environments. Anti-racism praxis was embedded within the co-creation of the anti-racism training by incorporating cultural safety and ethical engagement principles along with paid consultations with racialized students and faculty to identify pertinent topics and inform training priorities. Through this initiative, the authors offer an approach for the larger medical community to consider in their own local efforts to advance anti-racism advocacy and curricular change. This initiative highlighted the unique role of students in disrupting the status quo and modeling an anti-racist lens in their actions and self-governance.
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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 | 0,034 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».