Racism in Ontario Midwifery: Indigenous, Black and Racialized Midwives and Midwifery Students Unsilenced
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on findings from a 2019 online survey titled Experiences of Racism Among Ontario BIPOC Midwives and Students in Midwifery Education and Profession, completed by Ontario midwives and midwifery students who identify as Black, Indigenous, or People of Colour (BIPOC). The survey explored their experiences of racism in both midwifery education and profession. In total, 40 participants consented to participate in the survey, of which 36 completed some or all of the survey; 56% identified as midwives in varying stages of their career, and 45% as students. Of these participants, 86% reported experiencing racism in their work as a midwife, and 87% reported witnessing another midwife or midwifery student being a target of racism. In addition, 61% of participants reported not feeling supported by their practice group when confronted with racism. Over 85% of participants agreed or strongly agreed that racism or fear of racism impacts how they communicate or express themselves, their mental health, and their comfort in working in any community where work is available. To achieve racial equity in the profession, participants recommended raising awareness about racism in the profession, increasing diversity in midwifery, and holding accountable people who commit racist acts and perpetuate racist systems. This article has been peer reviewed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».