Mapping the institutionalization of racism in the research about race and traumatic brain injury rehabilitation: implications for Black populations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Traumatic brain injury (TBI) is a chronic disease process and a public health concern that disproportionately impacts Black populations. While there is an abundance of literature on race and TBI outcomes, there is a lack of scholarship that addresses racism within rehabilitation care, and it remains untheorized. This article aims to illuminate how racism becomes institutionalized in the scientific scholarship that can potentially inform rehabilitation care for persons with TBI and what the implications are, particularly for Black populations. MATERIAL AND METHODS: Applying Bacchi's What's the Problem Represented to be approach, the writings of critical race theory (CRT) are used to examine the research about race and TBI rehabilitation comparable to CRT in other disciplines, including education and legal scholarship. RESULTS: A CRT examination illustrates that racism is institutionalized in the research about race and TBI rehabilitation through colourblind ideologies, meritocracy, reinforcement of a deficit perspective, and intersections of race and the property functions of whiteness. A conceptual framework for understanding institutional racism in TBI rehabilitation scholarship is presented. CONCLUSIONS: The findings from this article speak to the future of TBI rehabilitation research for Black populations, the potential for an anti-racist agenda, and implications for research and practice.
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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 | 0,029 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».