“If you do not have Black futures in mind…then what’s guiding the steps”: anti-racist recommendations for traumatic brain injury rehabilitations’ investments in hopeful Black futures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The need for specialized rehabilitation considerations to address racial health disparities and optimize functional outcomes such as participation in daily life for Black people with traumatic brain injury (TBI) has been acknowledged. This study uses anti-racism as an entry point for addressing institutional racism by examining what the experiences of Black survivors of TBI, rehabilitation providers, and family caregivers tell us about imagined possibilities for rehabilitation to promote Black futures. MATERIAL AND METHODS: A constructivist-informed narrative inquiry using critical race theory and in-depth narrative interviewing was applied across ten women and four men. Reflexive thematic analysis within and across groups of participants led to conceptualizing two main themes and five sub-themes. RESULTS: Conceptualized themes captured requirements for TBI rehabilitations' investments in Black futures: (1) the need for critical information and specialized educational supports and particular requirements for supporting participation in meaningful life situations, and (2) responsibilities of delivering rehabilitation care for Black service users. CONCLUSION: TBI rehabilitation must be tailored to the realities of living while being Black, integrate personal values, beliefs, interests, and equitable supports to maximize optimal functioning and participation if the goal of rehabilitation is community integration for all persons living with the impacts of TBI.
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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 | 0,020 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».