Decentering Whiteness in Canadian Bioethics
Notice bibliographique
Résumé
Mainstream Canadian Bioethics' overindulgence in 'cutting-edge' issues of medical or technological innovation, coupled with its disregard for critical discussions of race, is indicative of the field's greatest shortcoming.In this thesis, I will explore Whiteness within Bioethics, uncovering its historical underpinnings and the reluctance of the field to confront racial injustices.In doing so, I will reflect on the ways Whiteness has significantly altered the trajectory of mainstream Bioethics, from silencing BIPOC voices to biased allocations of funding, the field has come to reflect values that directly counter the value of justice it's founded on.Drawing on the perspectives of Black and Feminist Bioethics, I will examine the limitations of mainstream Bioethics and the ways that intersectionality and feminist standpoint theory can be implemented to decenter Whiteness.In proposing practical strategies for decentering Whiteness, I will highlight the significance of cross-discipline collaborative approaches and the importance of fostering spaces for anti-racist scholarship.iii Phoebe Friesen, for their unwavering support during my thesis journey.If it wasn't for their patience and support, I would have never been able to make it to this point.Thank you to Dr. Daniel Weinstock for your endless patience, invaluable feedback, and your help in piecing together my disjointed ideas.Thank you as well to Dr. Friesen for your insight into the topic, constructive comments and positive outlook which helped me get through the most difficult parts of my thesis.I am so thankful for the honour of having worked with two incredibly intelligent, compassionate,
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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 | 0,034 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,059 | 0,032 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».