Exploring perceptions and experiences of stigma in Canada during the COVID-19 pandemic: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic fueled stigmatization and discrimination, particularly towards individuals of Chinese or East Asian ethnicity. We conducted interviews with members of the public in Canada in order to describe and understand stigma perceptions and experiences during the COVID-19 pandemic. Methods: We used a phenomenological approach to describe stigma experiences of Canadian residents during the COVID-19 pandemic and compared the stigma perceptions and experiences of East Asian and non-East Asian individuals. Participants were invited to take part in a single, semi-structured interview. The interview guide was rooted in the Health Stigma and Discrimination Framework (HSDF). Interviews were conducted in English, Mandarin, and Cantonese. Following participant consent, interviews were audio recorded and transcribed verbatim. Data were double coded and analyzed using qualitative content analysis guided by a framework approach. Results: A total of 55 interviews were conducted between May and December 2020. Fifty-five percent of the sample identified as East Asian, 67.3% identified as women, and mean age was 52 years (range 20-76). Fear of infection, fear of social and economic ramifications, and blame for COVID-19 were reported drivers of stigma. Participants described preexisting perceptions on cultural norms and media influence as facilitators of stigma that propagated harmful stereotypes, particularly against Chinese and East Asian individuals. Participants observed or experienced stigmatization towards place of residence, race/ethnicity, culture, language, occupation, and age. Stigma manifestations present in the public and media had direct negative impacts on East Asian, particularly Chinese, participants, regardless of whether or not they personally experienced discrimination. Conclusions: We used the HSDF as a rooting framework to describe perceptions and impact of stigma, particularly as they related to race/ethnicity-based stigmatization in Canada. Participants reported a number of drivers and facilitators of stigma that impacted perceptions and experiences. These findings should be used to develop sustained strategies to mitigate stigma during public health emergencies or other major crises. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s44263-023-00020-7.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».