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Enregistrement W2913405645 · doi:10.1016/j.socscimed.2018.12.016

The Intersectional Discrimination Index: Development and validation of measures of self-reported enacted and anticipated discrimination for intercategorical analysis

2019· article· en· W2913405645 sur OpenAlexafffundabout
Ayden I. Scheim, Greta R. Bauer

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyIntraclass correlationConstruct validityConvergent validityRacismPopulationSocial psychologyPsychometricsClinical psychologyDevelopmental psychologyDemographyInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Although intersectional approaches have gained traction in population health research, quantitative discrimination and health studies have tended to focus on a single axis of discrimination (e.g., racism, homophobia). As few discrimination measures function across multiple social identities or positions, we developed the Intersectional Discrimination Index (InDI) for intercategorical intersectionality research, including measures of Anticipated (InDI-A), Day-to-Day (InDI-D), and Major (InDI-M) discrimination that do not require attribution to particular grounds. METHODS: We conducted a validity and reliability study with 2016 online survey panel data from Canada and the United States (n = 2583). Internal consistency and dimensionality of the InDI-A were evaluated with exploratory and confirmatory factor analyses. Construct validation included known-groups comparisons, associations with psychological distress, and convergence with existing discrimination measures. Test-retest reliability was examined in a subgroup (n = 150). RESULTS: We found support for use of the InDI-A as a unidimensional scale. As hypothesized, racial and sexual/gender minorities reported higher frequencies of all discrimination types (all p < 0.001), and discrimination varied across intersectional categories. Each InDI component was significantly positively associated with psychological distress after controlling for potential confounders. Frequency scores were strongly positively correlated with existing scales. Intraclass correlation coefficients for test-retest reliability of anticipated, lifetime day-to-day, and lifetime major discrimination ranged from 0.70 to 0.72. CONCLUSIONS: Final InDI measures include the 9-item InDI-A, 9-item InDI-D, and 13-item InDI-M, for which we have found initial evidence of construct validity and reliability. In combination with sociodemographic information, the InDI measures can be used to evaluate the role of discrimination as a mediator of intersectional health inequalities, and to monitor the prevalence and impacts of discrimination in heterogeneous populations.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
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

Citations266
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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