An intersectionality-based policy analysis framework: critical reflections on a methodology for advancing equity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the field of health, numerous frameworks have emerged that advance understandings of the differential impacts of health policies to produce inclusive and socially just health outcomes. In this paper, we present the development of an important contribution to these efforts - an Intersectionality-Based Policy Analysis (IBPA) Framework. METHODS: Developed over the course of two years in consultation with key stakeholders and drawing on best and promising practices of other equity-informed approaches, this participatory and iterative IBPA Framework provides guidance and direction for researchers, civil society, public health professionals and policy actors seeking to address the challenges of health inequities across diverse populations. Importantly, we present the application of the IBPA Framework in seven priority health-related policy case studies. RESULTS: The analysis of each case study is focused on explaining how IBPA: 1) provides an innovative structure for critical policy analysis; 2) captures the different dimensions of policy contexts including history, politics, everyday lived experiences, diverse knowledges and intersecting social locations; and 3) generates transformative insights, knowledge, policy solutions and actions that cannot be gleaned from other equity-focused policy frameworks. CONCLUSION: The aim of this paper is to inspire a range of policy actors to recognize the potential of IBPA to foreground the complex contexts of health and social problems, and ultimately to transform how policy analysis is undertaken.
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 | 0,209 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,149 |
| Communication savante | 0,033 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».