Incorporating intersectionality theory into population health research methodology: Challenges and the potential to advance health equity
Notice bibliographique
Résumé
Intersectionality theory, developed to address the non-additivity of effects of sex/gender and race/ethnicity but extendable to other domains, allows for the potential to study health and disease at different intersections of identity, social position, processes of oppression or privilege, and policies or institutional practices. Intersectionality has the potential to enrich population health research through improved validity and greater attention to both heterogeneity of effects and causal processes producing health inequalities. Moreover, intersectional population health research may serve to both test and generate new theories. Nevertheless, its implementation within health research to date has been primarily through qualitative research. In this paper, challenges to incorporation of intersectionality into population health research are identified or expanded upon. These include: 1) confusion of quantitative terms used metaphorically in theoretical work with similar-sounding statistical methods; 2) the question of whether all intersectional positions are of equal value, or even of sufficient value for study; 3) distinguishing between intersecting identities, social positions, processes, and policies or other structural factors; 4) reflecting embodiment in how processes of oppression and privilege are measured and analysed; 5) understanding and utilizing appropriate scale for interactions in regression models; 6) structuring interaction or risk modification to best convey effects, and; 7) avoiding assumptions of equidistance or single level in the design of analyses. Addressing these challenges throughout the processes of conceptualizing and planning research and in conducting analyses has the potential to improve researchers' ability to more specifically document inequalities at varying intersectional positions, and to study the potential individual- and group-level causes that may drive these observed inequalities. A greater and more thoughtful incorporation of intersectionality can promote the creation of evidence that is directly useful in population-level interventions such as policy changes, or that is specific enough to be applicable within the social contexts of affected communities.
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 | 0,414 | 0,378 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,064 |
| Communication savante | 0,027 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».