The effect of a brief equity, diversity, and inclusion training module on fitness professionals' racial bias
Notice bibliographique
Résumé
Many individuals from racialized groups experience stigma and bias from their healthcare practitioners and fitness professionals. Small Steps for Big Changes (SSBC) is a diabetes prevention program designed to empower individuals at risk of type 2 diabetes to make diet and exercise changes. SSBC is delivered in the community by fitness professionals, who take training to become SSBC coaches. SSBC training presents an opportunity to educate fitness professionals on equity, diversity, and inclusion (EDI). This study investigated whether a brief EDI module could reduce fitness professionals' racial biases. Twelve participants read an SSBC mock client vignette that stated the client's race. Participants then completed a questionnaire assessing their perceptions of the client presented in the vignette and their empathetic awareness towards people who experience racial biases. The participants were then randomized to watch either the SSBC EDI module (EDI-group) or a time-matched neutral video (non-EDI-group). All participants then repeated the client perceptions and empathetic awareness measures. The non-EDI-group was used as a manipulation check. Perceptions of the client increased pre- (M = 5.07±0.47, p = 0.05) to post-module (M = 5.39±0.72) in the EDI-group, but not in empathetic awareness (p = 0.85). These findings suggest that a brief EDI module can reduce fitness professionals' racial bias.Acknowledgments: I would like to respectfully acknowledge that this research was conducted on the lands of the Syilx Nation. This research was funded by the Stober Foundation and CIHR grant (Jung) #020438.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».