Equity in military and Veteran research: Why it is essential to integrate an intersectional sex and gender lens
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY For a long time, it has been assumed that to study military members and Veterans means to study men. Further compounding the problem, military and Veteran health research has historically neglected sex and gender issues. This has resulted in systemic biases and gaps in military and Veteran health research that perpetuate existing inequities. However, as this Perspectives piece argues, equity should be a key objective of military and Veteran research. Equity means that the diverse needs of all in the military and Veteran population are considered and addressed. Equity helps ensure fairness and justice in the military and Veteran sector. One of the best ways to advance the goal of equity in research and beyond is to apply an intersectional sex and gender lens. This means, for example, to make visible women’s specific experiences and health outcomes, as well as those of sub-groups of women, men, or gender-diverse military members and Veterans. The author provides tools and considerations for the application of an intersectional sex and gender lens in military, Veteran, and family health research.
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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 | 0,227 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,104 |
| Communication savante | 0,027 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».