Homogenized and stigmatized: A discourse analysis of Asian sub-ethnic medical school aspirants
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the influence of Asian sub-ethnic identity on the experiences of pre-medical students in the United States and Canada, aiming to understand how early interactions with the medical education system shape their pursuit of medicine. The researchers analyzed 132 discussion threads from popular online premedical school forums between June 2018 and 2023. The Asian Critical Theory framework guided the analysis along with cyclical inductive coding. Two major themes emerged: the homogenization of diverse Asian sub-ethnicities and external pressure related to sociocultural values. Terms like "over-represented minorities" contributed to the perception of Asians as a monolithic group, while expressions such as "Asian Parents" highlighted unique familial expectations. Non-Asian users often dismissed these barriers, reinforcing the model minority myth. The study emphasizes the negative consequences of framing Asians as a homogenous group in medical school admissions policies, perpetuating stereotypes, and overlooking the diversity within Asian sub-ethnic communities. The term "overrepresented" is critiqued for its role in homogenizing Asian identities and undermining the complexity of their experiences. These findings highlight the need for greater recognition of the nuanced challenges faced by Asian sub-ethnic medical trainees and the importance of dismantling stereotypes in medical education.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».