Fat Reproductive Justice: Navigating the Boundaries of Reproductive Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we explored the experiences of people in larger bodies seeking fertility and/or pregnancy care through a reproductive justice lens, integrating an understanding of weight stigma with an understanding of who has access to reproductive technologies, who is “allowed” to become pregnant, and the discourses that surround pregnancy. We conducted a thematic analysis of the narratives of 17 participants who had been labeled “overweight” or “obese” while pregnant and/or seeking reproductive health care related to fertility and/or pregnancy. Participants’ narratives speak to experiences of being surveilled and controlled in medical settings; this surveillance and control negatively impacted their access to desired care. In order to receive the kinds of care they wanted, many participants had to become self‐advocates. This self‐advocacy speaks to resistance and “resilience”; we discuss how individualizing “resilience” represents an incomplete solution to navigating the shaming and blaming encounters participants experienced with healthcare providers. We argue for health care that is more caring and responsive to the needs of diverse individuals who are or who are seeking to become pregnant.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,058 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».