Protest and trainees in the health professions: Exploring the global landscape of recent protest action
Notice bibliographique
Résumé
The use of protest as a form of professional resistance by trainees in the health professions has gained public attention in recent years. However, scholarship on the drivers and dynamics of protest by health professions' trainees remains limited, undertheorized and largely focused on high-income countries. Our goal in this paper is to provide the first known global landscape of protests by trainees in the health professions and to explore what protest demands by these trainees reveal about their structural position, agency and power, their professional identities and the implications for future health policy. We used a sequential explanatory mixed method design. First, we quantitatively analysed protest event data from the Armed Conflict Location and Event Data (ACLED) project focusing on January 2021 to April 2024. Next, we analysed textual information on each protest event and inductively developed an index of protest demands. Finally, we selected five illustrative clusters of protest demands and employed qualitative case study methodology drawing on publicly available data to examine protest actors, dynamics and outcomes. Drawing on our analysis of these data, we highlight the crucial perspective of trainees, who, by virtue of their status as 'interstitial' workers, occupy a liminal status as both students and workers-as such, they are able to provide an important lens through which to view and critique the health system. Navigating cultures of silence, obsequence and sometimes oppression enabled by the hidden curriculum in health professions' education (particularly medicine), trainees utilise protest as a means to visibilize their discontent. However, their discontent does not fit clear binaries, with motivations across a spectrum of professional self-interest and the public good. Structural challenges in health professions' education as expressed by protestors, compensation, working and living conditions, violence, harassment and abuse, poor management and other challenges, suggest major lacunae in prioritization and resourcing of health professions' education, particularly in Global South contexts.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».