Sex- and gender-sensitive public health research: an analysis of research proposals in a research institute in the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
Taking sex and gender into account in public health research is essential to optimize methodological procedures, bridge the gender gap in public health knowledge, and advance gender equality. The aim of this study was to evaluate the current status of sex and gender considerations in public health research proposals in a Dutch research institute. We screened a random sample of 38 proposals submitted for review to the institute's science committee between 2011 and 2016. Using the Canadian Institutes of Health Research' Gender and Health Institute criteria for gender-sensitive research and qualitative content analysis, we assessed if, and how sex and gender were considered throughout the proposals (background, research aim, design, data collection, and analysis). Our results show that in general, both sex and gender were poorly considered. Gender was insufficiently taken into account throughout most proposals. When sex was mentioned in a proposal, its consideration was often inconsistent and fragmented. Finally, we identified common methodological pitfalls. We recommend that public health curricula and funding bodies increase their focus on implementing sex and gender in public health research, for instance through quality criteria, training programs for researchers and reviewers, and capacity building initiatives.
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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 | 0,363 | 0,522 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».