Combining feminist intersectional and community-engaged research commitments: Adaptations for scoping reviews and secondary analyses of national data sets
Notice bibliographique
Résumé
As Hankivsky & Cormier (2011) and Denis (2008) note, the theoretical evolution of intersectionality has outpaced its methodological development. While past work has contributed to our understanding of how to apply intersectionality in research (CRIAW-ICREF & DAWN-RAFH 2014; Morris & Bunjan 2007; Simpson 2009), gaps persist. Drawing on a four-year community-university research collaboration called ‘Changing public services: Women and intersectional analysis’, we explore the incorporation of feminist intersectional and community-engaged research commitments into secondary data analyses, specifically a scoping review and secondary analyses of two Statistics Canada data sets. We discuss our application of these commitments across all stages of designing and undertaking these analyses, in particular drawing into focus the importance of dialogue and deliberation throughout our process. Our application of feminist intersectional and community-engaged commitments – including prioritising community benefit and practising self-reflexivity – revealed gaps and silences in the data, in turn improving our understanding of differences in people’s experiences, our critiques of policies and our identification of new research questions. The lessons learned, we conclude, are valuable for scholars, whether or not community engagement is central to their scholarly commitment. Keywordsfeminist intersectionality, community-engaged research, scoping review, logistic regression, community-university partnerships, Canadian public services
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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 | 0,572 | 0,617 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,021 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».