Implementing Cultural Safety and Anti-Racism Training in Master of Public Health Curricula: A Multi-Institutional Case Study and Practical Self-Assessment Tool
Notice bibliographique
Résumé
Racism and colonialism operate as social determinants of health, contributing to inequities among Indigenous Peoples. To counteract these inequities, national and global calls to action have emphasized the need for cultural safety and anti-racism within healthcare. Higher education plays a crucial role in preparing an equipped workforce and shaping professional culture, making it essential to embed cultural safety and anti-racism training into the learning pathways of future health professionals. This study examined the determinants shaping the uptake and implementation of cultural safety and anti-racism training in Master of Public Health (MPH) programs across three universities within one Canadian province. Data were collected through key informant interviews, focus groups, and document analysis. The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) guided comprehensive analysis of the barriers and facilitators influencing how these training interventions are being put into practice. Findings highlighted similarities and variations in cultural safety and anti-racism training approaches across MPH curricula, highlighting the evolving nature of this training. The study underscores the need for multi-level action that addresses individual, institutional, and systemic challenges, while leveraging existing strengths. The significance of this research lies in its potential to inform curriculum reform, pedagogical practice, policy development, and professional culture in public health and related disciplines. To support academic units, a self-assessment tool developed from the findings offers a structured framework to reflect on and enhance efforts in implementing cultural safety and anti-racism training.
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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 | 0,020 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».