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Enregistrement W2896034574 · doi:10.1002/ijgo.12693

The human rights impact of gender stereotyping in the context of reproductive health care

2018· article· en· W2896034574 sur OpenAlexaff
Ciara O’Connell, Christina Zampas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Human Rights and Reproductive Law
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive rightsHuman rightsReproductive healthMedicineHealth careContext (archaeology)Sterilization (economics)Family planningLawPolitical sciencePopulationEnvironmental healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender stereotypes surrounding women's reproductive health impede women's access to essential reproductive healthcare and contribute to inequality more generally. Stereotyping in healthcare settings impedes women's access to contraceptive information, services, and induced abortion, and lead to involuntary interventions in the context of sterilization. Decisions by human rights monitoring bodies, such as the Inter-American Court of Human Rights' case, IV v. Bolivia, which was a case concerned with the involuntary sterilization of a woman during childbirth, highlight how stereotypes in the context of providing health care can operate to strip women of their agency and decision-making authority, deny them their right to informed consent, reinforce gender hierarchies and violate their reproductive rights. In the present article, IV v. Bolivia is examined as a case study with the objective being to highlight how, in the context of coercive sterilization, human rights law has been used to advance legal and ethical guidelines, including the International Federation of Gynecology and Obstetrics' (FIGO) own guidelines, on gender stereotyping and reproductive healthcare. The Inter-American Court's judgment in IV v. Bolivia illustrates the important role FIGO's guidance can play in shaping human rights standards and provides guidance on the service provider's role and responsibility in eliminating gender stereotypes and upholding and fulfilling human rights.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,047
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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