Notice bibliographique
Résumé
An examination of the barriers facing Indigenous people within the healthcare system from the perspective of an empathetic settler physician   After leaving her medical practice in Pennsylvania in 2011, Jarol Boan returned to her childhood home in Saskatchewan, Canada to practice medicine. There she found a healthcare system struggling with preventable chronic diseases and institutional racism. Shocked by the high rate of preventable diseases in her patients, Boan realized that a paternalistic deficit model does not support Indigenous communities. Through working to provide medical services in Indigenous communities and learning firsthand from her Indigenous patients, Boan embarked on a road to enlightenment and reconciliation.   In The Medicine Chest , Boan exposes the healthcare disparities in a country that prides itself on an equitable healthcare system and examines the devastating effects of diabetes, the myth of “the drunken Indian,” the inner workings of hospitals, Missing and Murdered Indigenous Women and Girls, epidemics on reserves, and residential school trauma. Exploring the intersectionality of common diseases and social determinants of health gained from her experience of caring for Indigenous patients, Boan weaves historical data, comments on health policy, and jurisdictional gaps into the narrative while investigating how Canada’s healthcare system is failing those most in need.  
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».