The impact of the strong black woman stereotype on young Black women's breast cancer perceptions
Notice bibliographique
Résumé
There are significant disparities in health behaviours between young Black women and their peers, highlighting the impact of racial and gender stereotypes such as the Strong Black Woman (SBW). This stereotype, developed during slavery and continuously redefined through societal and cultural shifts, attributes characteristics to Black women such as emotional strength and selflessness to justify their widespread maltreatment. While earlier research has examined the influence of the SBW stereotype on the physical and mental health of Black women, relatively few studies have examined the ways this stereotype specifically influences Black women's understanding and management of their breast cancer-related health behaviors. Using interpretative phenomenological analysis, this study explored young Black women’s experiences with the SBW stereotype and its implications for health decisions. An analysis of in-depth interviews conducted with young Black women from Ontario, Canada identified several key themes: (1) The SBW stereotype minimizes sympathy and grace towards Black women and invalidates their concerns, which negatively impacts their health-related behaviour, (2) despite opposing the SBW stereotype, it still pushed them to be self-sacrificing and neglectful of their health, and (3) their multiple employment and educational responsibilities limited preventative health measures. We discuss how these results can inform culturally sensitive healthcare practices and policies, aiming to enhance the support provided to young Black women in managing their health effectively.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».