Workplace inequities and health outcomes among Black professionals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anti-Black racism in Canada remains a significant barrier to the career advancement and overall well-being of Black professionals. Despite the existence of policies and legislation aimed at reducing workplace discrimination, Black Canadians continue to face systemic racism, microaggressions, and various forms of discrimination that hinder their professional growth and contribute to a hostile work environment. OBJECTIVE: This study explores the specific manifestations of anti-Black racism in Canadian workplaces, examines the physical and mental health impacts on Black professionals, and investigates the responses and coping mechanisms employed by these individuals in the face of racism. METHODS: A qualitative study was conducted involving semi-structured interviews with 24 Black professionals from diverse sectors, including healthcare, information technology, academia, and public service. Participants were selected based on their professional experience and self-identification as Black. Data were collected through in-depth interviews, which were transcribed and analyzed using LeximancerTM software to identify recurring themes and patterns. RESULTS: The study identified three primary themes: (1) Mechanisms of anti-Black racism, including microaggressions, overt bias, and tokenism; (2) Impacts of anti-Black racism, such as mental health trauma, career stagnation, and exacerbation of chronic health conditions; and (3) Responses of Black professionals, including code-switching, self-preservation behaviors, and early exit from the workplace. The findings reveal that despite high academic achievement and leadership positions, Black professionals face persistent discrimination that affects their career trajectories and personal lives. CONCLUSION: Anti-Black racism in Canadian workplaces is deeply entrenched and continues to negatively impact the lives and careers of Black professionals. The study highlights the need for more effective diversity and inclusion initiatives that address the root causes of racism. Further research is recommended to explore the economic and psychological impacts of anti-Black racism and to develop strategies to mitigate its effects in the workplace.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».