Facing hard truths: Medical education's reckoning with settler colonialism in an era of reconciliation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medical schools are responsible for embedding Indigenous health education across the training continuum. Central to this work is recognising settler colonialism as an ongoing structure that privileges non-Indigenous peoples while producing and sustaining inequities for Indigenous communities. This paper explores key learning moments as non-Indigenous medical learners and faculty reflect on their experiences within systems that promote reconciliation yet remain largely rooted in colonial logic. METHODS: Data collection and analysis were informed by the principles of narrative inquiry. Five non-Indigenous medical students, a health research graduate student and 10 medical educators (MD and PhD) consented to participate in a narrative interview about how they positioned themselves and supported others engagement in ongoing reconciliatory efforts within their institution. Data were gathered over 2020-2022. RESULTS: Participants acknowledged their privileged position and aimed to leverage it to address educational or health disparities affecting Indigenous peoples. Yet intervening when they witnessed unfairness proved challenging. Although many attempted to adopt a proactive stance and advocate for systemic change, the prevailing tendency in such situations was to avoid disrupting the status quo due to perceived gaps in their knowledge or apprehension about professional backlash. CONCLUSION: Non-Indigenous medical learners and faculty struggle to navigate a system calling for transformation yet rife with historical and institutional barriers. This struggle often arises from the discomfort stemming from their privilege and a sense of limited influence within the medical hierarchy.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,060 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,013 |
| 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 ».