Toward intersectional and culturally relevant sex and gender analysis in health research
Notice bibliographique
Résumé
Current institutional frameworks in sex- and gender-based analysis (SGBA) are promising, but significant gaps remain in their relation to recent developments in research praxis. In this paper we draw from our own experiences with a national health research funding agency, the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), to critically examine the uptake and implementation of its current frameworks and practices of sex and gender analysis in health research. We conducted semi-structured interviews with a cohort of 18 health researchers alongside an institutional policy analysis to show how sex and gender have been understood, integrated, and addressed within the agency and initiative. Our findings reveal that attention to date has focused on representation (human and data) while deeper justice issues that are attentive to intersectionality, positionality and reflexivity-remain ambiguous. Finally, we discuss possible strategies for institutions to improve the uptake of knowledge, training, and policy to better support intersectional and culturally-relevant frameworks across the diverse research community.
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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 | 0,474 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,169 |
| Communication savante | 0,043 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,046 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| 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 ».