Experiences of racism of Black medical students and residents in Montréal: “I wear my stethoscope around my neck at all times”
Notice bibliographique
Résumé
Background: Black students and residents experience racism in medical school. This qualitative study documents Black students' and residents' experiences of racism using Critical Race Theory (CRT) and explores their coping mechanisms using the theatrical metaphor. Methods: We conducted semi-structured interviews with four Black medical students and residents (two medical students and two residents) studying in Montréal and analyzed their experiences through counter-stories. We identified themes related to their experiences of racism during medical training and their coping mechanisms. Results: Our analysis reveals these experiences of racism occur in academic and clinical settings (classes, internships, social interactions with peers, faculty, and patients, and through the curriculum), in the form of microaggressions. The analysis also indicates that Black students and residents try to cope with racism using a hyper-ritualization strategy to better fit in (e.g., clothing, behaviours). Conclusion: Considering that Black students and residents experience various forms of racism (subtle or explicit) during their medical training, these findings urge us to increase awareness about racism of students, residents, teachers and health care workers in universities and teaching hospitals. Pathways to increase the representation of Black students and residents seem to be part of the solution, but improving the learning environment must be a priority to achieve racial justice in medical training in Québec.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».