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Enregistrement W3037194796 · doi:10.1186/s12874-020-01056-1

Applying an intersectionality lens to the theoretical domains framework: a tool for thinking about how intersecting social identities and structures of power influence behaviour

2020· article· en· W3037194796 sur OpenAlexafffund
Cole Etherington, Isabel B. Rodrigues, Lora Giangregorio, Ian D. Graham, Alison M. Hoens, Danielle Kasperavicius, Christine Kelly, Julia E. Moore, Matteo Ponzano, Justin Presseau, Kathryn M. Sibley, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationSt. Michael's HospitalCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of OttawaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WaterlooUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaResearch CanadaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesResearch Institute for Aging, University of WaterlooCanadian Institutes of Health ResearchToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WaterlooUniversity of TorontoDepartment of Medicine, University of TorontoUniversity of Ottawa
Mots-clésIntersectionalityLens (geology)Through-the-lens meteringPower (physics)SociologyComputer sciencePsychologyEpistemologyGender studiesPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A key component of the implementation process is identifying potential barriers and facilitators that need to be addressed. The Theoretical Domains Framework (TDF) is one of the most commonly used frameworks for this purpose. When applying the TDF, it is critical to understand the context in which behaviours occur. Intersectionality, which accounts for the interface between social identity factors (e.g. age, gender) and structures of power (e.g. ageism, sexism), offers a novel approach to understanding how context shapes individual decision-making and behaviour. We aimed to develop a tool to be used alongside applications of the TDF to incorporate an intersectionality lens when identifying implementation barriers and enablers. METHODS: An interdisciplinary Framework Committee (n = 17) prioritized the TDF as one of three models, theories, and frameworks (MTFs) to enhance with an intersectional lens through a modified Delphi approach. In collaboration with the wider Framework Committee, a subgroup considered all 14 TDF domains and iteratively developed recommendations for incorporating intersectionality considerations within the TDF and its domains. An iterative approach aimed at building consensus was used to finalize recommendations. RESULTS: Consensus on how to apply an intersectionality lens to the TDF was achieved after 12 rounds of revision. Two overarching considerations for using the intersectionality alongside the TDF were developed by the group as well as two to four prompts for each TDF domain to guide interview topic guides. Considerations and prompts were designed to assist users to reflect on how individual identities and structures of power may play a role in barriers and facilitators to behaviour change and subsequent intervention implementation. CONCLUSIONS: Through an expert-consensus approach, we developed a tool for applying an intersectionality lens alongside the TDF. Considering the role of intersecting social factors when identifying barriers and facilitators to implementing research evidence may result in more targeted and effective interventions that better reflect the realities of those involved.

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)0,138
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1380,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0230,012
Études des sciences et des technologies0,0120,041
Communication savante0,0220,030
Science ouverte0,0060,028
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,823
Tête enseignante GPT0,734
Écart entre enseignants0,088 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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