Du racisme sur le « plancher infirmier1 » : l’expérience des infirmières Noires exerçant dans la région de la capitale nationale (Ottawa-Gatineau)
Notice bibliographique
Résumé
Le texte de Sadjo Paquita et Idrissa Beogo explore l’expérience du racisme anti-Noir dans l’environnement de travail clinique à travers une étude qualitative menée auprès de 15 infirmières Noires issues de l’immigration afro-caribéenne dans la région de la capitale nationale. L’objectif est de comprendre la manière dont le racisme influe sur le quotidien des infirmières Noires dans leur pratique courante. Cinq enjeux majeurs issus de l’analyse des données ont été mis en évidence : 1) la remise en cause des compétences; 2) les affectations et les traitements différenciés; 3) la surveillance accrue; 4) le manque de soutien; et 5) l’entrave à l’avancement professionnel. Les résultats révèlent que ces dynamiques traduisent une division sexuelle et raciale du travail infirmier, ce qui maintient les infirmières Noires dans des positions subalternes limitant leur accès à des possibilités d’avancement de carrière. L’expérience du racisme anti-Noir au travail laisse voir une incidence significative sur les conditions d’exercice et perpétue un système de soins où la blanchité demeure normative. Le texte souligne l’urgence d’adopter des politiques antiracistes et un leadership infirmier plus inclusif pour assurer un environnement de travail équitable et sécuritaire.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».