Disrupting structural racism: A qualitative study on how to address structural racism and its impacts on the health of First Nations Peoples in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Structural racism is a critical determinant of Indigenous peoples' health and wellbeing in Canada.The effects of structural racism are evident in the persistent health inequities faced by First Nations peoplesincluding disproportionately higher rates of chronic disease, infant mortality and lower life expectancycompared with other Canadians.Mounting reports and cases of anti-Indigenous racism in the healthcare system have called for more attention to address structural racism.However, there is limited research to date that has explored ways to address structural racism against First Nations peoples.This qualitative study explored how to address structural racism and its impact on the health of First Nations peoples in Canada.Semi-structured interviews with 25 participants were conducted with experts in health, justice/ legal, child welfare, education, politics and racism scholarship, and First Nations living with a chronic condition(s).Collected data were analysed using thematic analysis.Five themes emerged on how to address structural racism against First Nations: accountability and consequences; Indigenous authority and representation; anti-racism praxis; education and training; and legislative and policy reform.The findings suggest that addressing an entire ecosystem of structural racism requires a whole-of-society approach that includes strategies targeting individual, policy and structural levels.Ultimately, efforts to address structural
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,019 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».