Transgender-inclusive measures of sex/gender for population surveys: Mixed-methods evaluation and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Given that an estimated 0.6% of the U.S. population is transgender (trans) and that large health disparities for this population have been documented, government and research organizations are increasingly expanding measures of sex/gender to be trans inclusive. Options suggested for trans community surveys, such as expansive check-all-that-apply gender identity lists and write-in options that offer maximum flexibility, are generally not appropriate for broad population surveys. These require limited questions and a small number of categories for analysis. Limited evaluation has been undertaken of trans-inclusive population survey measures for sex/gender, including those currently in use. Using an internet survey and follow-up of 311 participants, and cognitive interviews from a maximum-diversity sub-sample (n = 79), we conducted a mixed-methods evaluation of two existing measures: a two-step question developed in the United States and a multidimensional measure developed in Canada. We found very low levels of item missingness, and no indicators of confusion on the part of cisgender (non-trans) participants for both measures. However, a majority of interview participants indicated problems with each question item set. Agreement between the two measures in assessment of gender identity was very high (K = 0.9081), but gender identity was a poor proxy for other dimensions of sex or gender among trans participants. Issues to inform measure development or adaptation that emerged from analysis included dimensions of sex/gender measured, whether non-binary identities were trans, Indigenous and cultural identities, proxy reporting, temporality concerns, and the inability of a single item to provide a valid measure of sex/gender. Based on this evaluation, we recommend that population surveys meant for multi-purpose analysis consider a new Multidimensional Sex/Gender Measure for testing that includes three simple items (one asked only of a small sub-group) to assess gender identity and lived gender, with optional additions. We provide considerations for adaptation of this measure to different contexts.
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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 | 0,782 | 0,753 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».