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Enregistrement W4400414241 · doi:10.36834/cmej.77407

Experiences of racism of Black medical students and residents in Montréal: “I wear my stethoscope around my neck at all times”

2024· article· en· W4400414241 sur OpenAlexaffvenueabout
Roberta Soares, Marie‐Odile Magnan, Yifan Liu, Margaret Henri, Jean‐Michel Leduc

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStethoscopePhotoacoustic imaging in biomedicineRacismMedicineSociologyPhysicsRadiologyGender studiesOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,010
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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