Patterns of Ostracism Experienced by Canadian Medical Trainees of Asian Sub-ethnicities
Notice bibliographique
Résumé
Phenomenon: Ostracism has negative effects on one’s fundamental needs. North Americans of Asian ethnicities are at an increased risk of ostracism due to stereotypes labeling them as inherently different to Western cultural norms. We explored Asian Canadian medical trainees’ experiences with ostracism during their clinical training. Approach: We conducted semi-structured interviews with 20 medical trainees of Asian ethnicities at 3 Canadian medical schools to explore experiences of ostracism and conducted a thematic analysis guided by the theoretical framework of the temporal need threat model of ostracism. Findings: Participants from East-, South-, and Southeast-Asian sub-ethnic groups completed the study. They voiced experiences of being excluded from clinical and social settings. Ostracism was mainly fueled by systemic racism, power dynamics in medical education, and non-diverse training environments. The model minority myth was a significant contributor to experiences of ostracism. Trainees felt their well-being threatened and many felt resigned to accept ostracism going forward. Insights: Ostracism poses a significant threat to the wellbeing and career progression of Asian Canadian medical trainees. Trainees facing covert ostracism were particularly at risk of entering the resignation stage of hopelessness. This underrecognized problem needs to be addressed by institutions to dismantle harmful stereotypes and prejudiced practices facing these minoritized communities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».