When They See Us: Leveraging Narrative Media to Explore the Intersections of the Social Determinants of Health, the Social Ecological Model, and the Criminal Justice System
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the use of When They See Us, a Netflix miniseries depicting the wrongful convictions of the Central Park Five, as a teaching tool in an undergraduate public health course. The series was integrated into the curriculum to help students examine the social determinants of health (SDOH) and the social-ecological model (SEM) through the lens of systemic racism and the criminal justice system. As part of the course, students analyzed the series using public health frameworks and proposed evidence-based interventions across multiple levels of influence. A mixed-methods approach was used to assess the impact of the assignment, drawing on rubric-based evaluations of student papers, thematic analysis of reflection responses, and post-course survey data. Quantitative results showed strong student performance in applying theoretical models, identifying structural drivers of health disparities, and developing practical, multi-level solutions. Qualitative findings pointed to increased emotional engagement, empathy, and critical reflection on the relationship between injustice, trauma, and health. Students reported that the series made course concepts more tangible and deepened their understanding of the broader systems that shape health outcomes. While some found the material emotionally challenging or entered with limited background knowledge, the overall findings suggest that narrative media can be a powerful tool for public health education. This approach not only supports the application of theory to real-world issues but also encourages critical thinking and prepares students to engage in equity-focused public health practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».