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Enregistrement W7133030382

Decolonizing Global Health Partnerships: Exploring International Partnerships in Health Professions Education Through a Postcolonial Lens

2023· dissertation· W7133030382 sur OpenAlexaff
Robin Kathryn Enns

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal healthOperationalizationColonialismHealth professionsPower (physics)Population healthPerspective (graphical)Health careNeocolonialism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The education of health care professionals plays an important role in addressing global population health disparities and strengthening health systems. One avenue to address the global shortage of health professions is to invest in health professions education globally through international academic collaborations, particularly partnerships between high-income countries (HICs) and low- or middle-income countries (LMICs). While global health partnerships have intensified in the first two decades of the 21st century, only a fraction are described in published literature. Additionally, published accounts of partnerships seldom take into account the perspective and experiences of the LMIC partner. Furthermore, partnerships are rarely examined from a perspective that acknowledges unequal relations resulting from historical colonial ruling and neocolonial globalization.The purpose of this study was to problematize HIC and LMIC international partnerships in health professions education through a postcolonial theory lens. The aims of this study were: 1) To explore moments of success and challenges experienced by partners during the everyday processes that shape the partnership; and, 2) To explore these partnerships taking into account power imbalances and unequal relations resulting from historic colonial ruling and neocolonial globalization. The postcolonial theory concepts of neocolonialism, globalization, global citizenship, and knowledge and power were operationalized using critical qualitative methodology. Ninteen participants (ten from HIC and nine from LMIC) from 13 different partnerships were interviewed using a semi-structured approach using video-conferencing. Data were analysed using inductive, deductive and abductive reasoning. This study offers an augmented view of partnerships summarized by three key findings. First, partnerships are greatly reliant on human relationships which are enacted by highly committed partners that embody an anticolonial ethos. Secondly, a deeper appreciation of the partnership process is required in order to value alternative outcomes, celebrate achievements, and reinvigorate partners. Third, in order to decolonize global partnerships in health professions education between HICs and LMICs, a deep understanding of power dynamics and neocolonial relations is needed. Valuing people, appreciating processes and contextual factors, and acknowledging power relations as well as an engagement with complexity are required for current and future partnerships to contribute to social justice and decolonization.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0180,036
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0020,022
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,256
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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