Pushing for Structural Reforms : Impacts of Racism and Xenophobia upon the Health of South Asian Communities in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
South Asian (SA) communities in Ontario, Canada experienced disproportionately higher rates of COVID-19 infection. Moreover, these communities also faced racism fueled by COVID-19-related misinformation and xenophobic sentiments that placed blame on them for virus transmission. The aim of this research was to understand, from the perspective of local SA communities, the causes behind higher incidences of COVID-19. SA adults (N = 25) participated in a focus group (N = 3) investigating experiences during the early stages of the pandemic. Data, interpreted through the lens of the Public Health Critical Race Praxis, suggest that the structural determinants of health, alongside racism and xenophobia, negatively impacted health outcomes for these communities. By not taking an active anti-racist stance, media, health and government authorities were viewed as perpetuating discriminatory narratives and practices, fueling blame and stigma towards these South Asian communities for COVID-19 transmission. Local public health policies, practices and communications were perceived to be informed by, and best serve, white Anglo-European settlers. This research provides insight into the role that health officials can play in addressing local and regional discrimination and stigma to promote equity-centered disease prevention efforts. Our findings should be integral to current and ongoing research and action related to pandemic preparedness.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».