Conducting gender-based analysis of existing databases when self-reported gender data are unavailable: the GENDER Index in a working population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Growing attention has been given to considering sex and gender in health research. However, this remains a challenge in the context of retrospective studies where self-reported gender measures are often unavailable. This study aimed to create and validate a composite gender index using data from the Canadian Community Health Survey (CCHS). METHODS: According to scientific literature and expert opinion, the GENDER Index was built using several variables available in the CCHS and deemed to be gender-related (e.g., occupation, receiving child support, number of working hours). Among workers aged 18-50 years who had no missing data for our variables of interest (n = 29,470 participants), propensity scores were derived from a logistic regression model that included gender-related variables as covariates and where biological sex served as the dependent variable. Construct validity of propensity scores (GENDER Index scores) were then examined. RESULTS: When looking at the distribution of the GENDER Index scores in males and females, they appeared related but partly independent. Differences in the proportion of females appeared between groups categorized according to the GENDER Index scores tertiles (p < 0.0001). Construct validity was also examined through associations between the GENDER Index scores and gender-related variables identified a priori such as choosing/avoiding certain foods because of weight concerns (p < 0.0001), caring for children as the most important thing contributing to stress (p = 0.0309), and ability to handle unexpected/difficult problems (p = 0.0375). CONCLUSION: The GENDER Index could be useful to enhance the capacity of researchers using CCHS data to conduct gender-based analysis among populations of workers.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».