The Toxic Mix of Multiculturalism and Medicine: The Credentialing and Professional-Entry Experience for Persons of African Descent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This essay is based on a case study of international medical graduates (IMGs) in Canada who migrated from sub-Saharan Africa. The chapter examines how narratives of race are situated and deployed in the field of medicine and can produce some aversive social–psychological landscapes in the credentialing and the professional-entry process as it relates to persons of African descent. It will show that, often without predetermination or intent, professionals of African descent in Canada are highly susceptible to implicit racial associations and implicit racial stereotyping in relation to evaluations of character, credentials, and culture. The article exposes some of the critical intersections of common experience, such as: (a) cultural deficit bias—Whiteness as an institutionalized cultural capital attribute; (b) confirmation bias—reaching a negative conclusion and working backwards to find evidence to support it; (c) repurposed sub-Saharan Blackness stereotypes—binary forms of techno-scamming and fraud; and (d) biased deception judgement—where the accuracy of deception judgements deteriorates when made across cultures. These social psychological phenomena result in significantly disproportionate returns on their foreign education and labour market experience for Black medical professionals that require decisive efforts in changing the narratives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle