A narrative inquiry into non‐Indigenous medical educators and leaders participation in reconciliatory work
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Globally, medical schools are operationalising policies and programming to address Indigenous health inequities. Although progress has been made, challenges persist. In Canada, where this research is conducted, Indigenous representation within medical schools remains low, leaving a small number of Indigenous advocates leading unprecedented levels of equity-related work, often with insufficient resources. The change needed within medical education cannot fall solely on the shoulders of Indigenous Peoples; non-Indigenous Peoples must also be involved. This work aims to better understand the pathways of those engaged in this work, with careful consideration given to the facilitators and barriers to ongoing engagement. METHODS: Data collection and analysis were informed by narrative inquiry, a methodology that relies on storytelling to uncover nuance and prompt reflection. In this paper, we focus on interview data collected from Canadian non-Indigenous medical educators and leaders (n = 10). Participants represented different career stages, (early to late career) and occupied a mix of clinical, administrative and education roles. RESULTS: Although each participant's entry into reconciliatory work was unique, we identified common drivers actuating their engagement. Oftentimes their participation was tied to administrative work or propelled by experiences within their roles that forced them to confront the systemic inequalities borne by Indigenous Peoples in both academic and healthcare settings. Some admitted to struggling with understanding their appropriate role in Indigenous reconciliation; their participation often proceeded without firm support. CONCLUSION: Medical schools have an obligation to ensure their faculty, including non-Indigenous Peoples, are equipped to fulfil social accountability mandates regarding Indigenous health. Our findings generate a better understanding of the tensions inherent in this equity work. We urge others to reflect on their role in Indigenous reconciliation, or else medical schools risk generating a false sense of individual and institutional progress.
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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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».