What comes after strategy: Moving beyond statements and open letters – An analysis of three Toronto hospitals’ diversity, equity and inclusion (DEI) plans
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
Introduction The murders of Breonna Taylor and George Floyd in 2020 forced institutions to publicly acknowledge systemic racism. In the Canadian healthcare sector, some hospitals used this pivotal moment to create strategic equity plans to address anti-Black racism and ongoing health inequities. Methods Through a case study approach, we selected three hospitals in Toronto, Canada and analysed their most recent publicly available diversity, equity and inclusion (DEI) strategic plans. Results All three hospitals released new DEI strategies following 2020 that covered similar grounds: incorporating DEI into HR practices, cultural adaptations of services, race-based data collection and investments in training. While two out of three hospitals reported progress on their anti-Black racism commitments, specific actions to be taken and metrics to monitor and track progress varied. Conclusions DEI plans analysed are set to reach maturity as early as 2023 and as late as 2025. We provide high level recommendations to guide this work beyond these timelines. Antiracism reform and reconciliation is not a one-time event, but requires thoughtful planning, collaboration with communities, investment in labour (ie, resources and staff), reflection and deep reckoning.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,031 |
| 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