Supporting Students in Relation to Racism: Occupational Therapy Fieldwork Educator Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background. Racism is ingrained within the Canadian healthcare system, resulting in health inequities for Black, Indigenous, and people of colour (BIPOC) service users, healthcare workers, and students. Occupational therapy students spend a large amount of their training with fieldwork educators within these environments. Purpose. Explore the experiences of occupational therapy fieldwork educators in relation to supporting students witnessing or experiencing racism during fieldwork education. Method. Using an interpretive description research design, with a semi-structured interview guide, we conducted individual and group interviews with nine occupational therapy fieldwork educators with a minimum of two years of clinical experience. Data analysis included data immersion, independent coding by multiple team members, and grouping and collapsing data to develop categories. Findings. All participant educators discussed racism with students, but had varying levels of comfort doing so. The participants used reflection as a tool to support students learning about racism. Participants were “self-taught” regarding racism and wanted help to develop their own, as well as their students’ skills in responding to racism. Conclusion. Health organizations and universities need to work in an integrated way to prioritize anti-racism education for all occupational therapy students and practitioners, and to develop multipronged systems for the disclosure and addressing of racism.
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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 | 0,019 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».