MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7045686040

Birthing While Black During Emergencies

2021· other· en· W7045686040 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismRedressReproductive healthPublic healthHealth careQualitative researchHealth equityFocus groupEconomic Justice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My graduate studies have built on my extensive experience as a maternal healthcare practitioner, with a particular focus on the intersections of health and racial inequity, sexual violence, and LGBTQ2S+ issues. My research focuses on reproductive justice during emergencies, including the COVID-19 global pandemic. Specifically, I am examining the experiences of Black Canadians who are pregnant and/or giving birth during the pandemic. It is well-documented in the United States that Black women have disproportionately negative maternal health and childbirth outcomes. These inequitable outcomes have led to a response from a reproductive justice movement that works to redress negative outcomes for Black women as a result of racism. In Canada, there has been a push to collect race-based data to identify health inequities, and advocates have pushed for Public Health agencies to name anti-Black racism as a public health issue. Nevertheless, despite the recognition that Black women have more negative reproductive outcomes due to systemic anti-Black racism, Canada lags behind other Western countries in documenting the impact of anti-Black racism on maternal and infant health. My research responds to this immense gap by doing exploratory, qualitative research with Black mothers/individuals, and birth workers in order to paint a picture of their experiences. My work will contribute to an understanding of the impact of anti-Black racism on maternal health in Canada, especially during a major public health crisis such as the COVID-19 pandemic that is disproportionately impacting the Black community. The final outcome of my plan of study is a portfolio that is housed on a website that I built (www.birthingwhileblack.ca). #BirthingWhileBlack in Canada is a hub for the rough cut of my documentary film ‘Birthing while Black during COVID-19,’ which consists of interviews with Black mothers who were pregnant or gave birth during the pandemic, and Black birth workers; a manuscript submitted for publication ‘Unpacking emergency response: anti-Black racism and other barriers faced by pregnant and lactating asylum claimants in Quebec, Canada’; the development of the conceptual framework of ‘First Food Sovereignty’ as a policy tool that centers the most vulnerable; and the blueprint series, an art installation. What these stories inform us, that is new, is that Black families in Canada are giving birth in a state of survival mode because they are acutely aware of the threat of anti-Black violence existing in the healthcare system. Their trauma responses consist of going into “freeze” mode, making themselves small and invisible, silencing themselves, and not bringing attention to themselves. Even in the face of a pandemic, what they fear most for themselves and their children, is systemic anti-Black racism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueYork University Digital Library (York University)→Travaux en français237 207→