Beyond inclusion politics: A critical discourse analysis of sex and gender in medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medical training refers frequently to sex and gender, yet these terms are often used vaguely and interchangeably with little critical engagement. We aimed to better understand the key discourses around sex and gender in medical training. METHODS: All verbal and written instances of gendered/sexed language, occurring in lectures, slides and provided written materials, within 1 year of preclerkship medical education at a single institution in Canada were recorded autoethnographically by a medical student. We analysed these instances using critical discourse analysis informed by anticolonial, feminist and queer theoretical perspectives, particularly contrasting the concepts of governmentality and ungovernability to better understand how sex and gender are deployed in medical training. RESULTS: Despite the proliferation of ostensibly queer- and trans-positive content in medical curricula, sex and gender were frequently communicated inconsistently and imprecisely. In addition to, and perhaps as a result of, this inconsistent use, we uncovered three key discourses of (1) gender policing, (2) misogyny and (3) gender legibility. Collectively, these discourses can illustrate how medical education governs and reinforces gender norms. DISCUSSION: The repetitive and everyday use of ill-defined and uncritical gendered and sexed language can be seen to discursively uphold systems of cisheteropatriarchy and transphobia within medicine. Trans and intersex bodies cannot be considered addendums to be tacked on to a foundation of cisnormative and inaccurate teaching in medical education. Institutional attempts to improve curricula must go beyond the addition of new modules, which can be undermined by otherwise cisheteropatriarchal understandings of sex and gender.
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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 | 0,031 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,050 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».