Conceptualizing the Impacts of Racism on Racialized Midwives in Ontario: An Alert to the Profession
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a research gap on how racism impacts the mental health of midwives in Ontario. Our aim was to conceptualize the impact of racism on racialized midwives in Ontario. METHODS: Informed by constructivist grounded theory, we analyzed data contributed by racialized midwives in Ontario who participated in focus groups and interviews as part of a larger study about mental health. Participants had practiced midwifery within the past 15 months. RESULTS: Seven participants from 2 focus groups and one individual interview were included. Our conceptualization, Hypervigilance: Being Plugged In, describes cause-and-effect relationships between 3 pairs of external exposures and corresponding internal responses. The 3 paired relationships are: (1) microaggressions and social isolation elicit exhaustion, (2) bias checking and systemic exclusion elicit educator fatigue, and (3) Whiteness, the White gaze, and institutional inaction elicit disenfranchisement. Participants identified 2 recommendations to improve the mental health of racialized midwives: (1) identify and fund racially and ethnically concordant mental health practitioners for mental health support and (2) combat racism within the profession by requiring antiracism training as part of annual membership renewal. DISCUSSION: Our research has generated a novel conceptualization explaining how exposure to racism negatively impacts the mental health of midwives. This is further supported by the literature with the concept of allostatic overload, whereby allostasis is no longer possible. When this occurs in the body, it can lead to illness and disability. This signifies an alert to the profession and systems partners to address the impact of racism on the workforce. This study provides insight into racialized midwives' experiences and presents recommendations to counter the impacts 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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,022 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».