“I would have preferred more options”: accounting for non‐binary youth in health research
Notice bibliographique
Résumé
As a research team focused on vulnerable youth, we increasingly need to find ways to acknowledge non-binary genders in health research. Youth have become more vocal about expanding notions of gender beyond traditional categories of boy/man and girl/woman. Integrating non-binary identities into established research processes is a complex undertaking in a culture that often assumes gender is a binary variable. In this article, we present the challenges at every stage of the research process and questions we have asked ourselves to consider non-binary genders in our work. As researchers, how do we interrogate the assumptions that have made non-binary lives invisible? What challenges arise when attempting to transform research practices to incorporate non-binary genders? Why is it crucial that researchers consider these questions at each step of the research process? We draw on our own research experiences to highlight points of tensions and possibilities for change. Improving access to inclusive health-care for non-binary people, and non-binary youth in particular, is part of creating a more equitable healthcare system. We argue that increased and improved access to inclusive health-care can be supported by research that acknowledges and includes people of all genders.
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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 | 0,205 | 0,251 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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; 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 ».