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Enregistrement W4224274575 · doi:10.1089/trgh.2021.0107

Not Just Checklists and Rainbows: Exploring Canadian Dietitians' Beliefs, Values, and Knowledge of Transgender Nutritional Care

2022· article· en· W4224274575 sur OpenAlexafffundabout
Duygu Gunaydin, Drew Burchell, Nicholas Hickens, Phillip Joy

Notice bibliographique

RevueTransgender Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesMount Saint Vincent University
Mots-clésAcknowledgementTransgenderNursingHealth careMedicinePsychologyMedical educationSociologyGender studiesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Many transgender (short form: trans) people are experiencing disparities within Canadian health care systems, including nutritional and dietetic health care systems. This research explores the views, beliefs, and experiences of Canadian dietitians about trans nutritional care and seeks to understand how dietitians can better address the nutritional needs of trans individuals. Methods: Semistructured online interviews were conducted with 16 Canadian dietitians. Interviews were transcribed and the data were analyzed thematically. Results: Three main themes were created; (1) There's an Unjust System, (2) We've Come a Long Way, and (3) Not Just Checklists and Rainbows. The participants explored the historic nature of the Canadian dietetic profession and noted the connection between cis-normativity and the erasure of trans identities. They also explored how dietitians could better address the health needs of trans people, including moving beyond the acknowledgement of trans identities to changing the way gender is viewed in the profession. Conclusion: The dietetic profession must move beyond surface-level activities and rethink gender. Recommendations include adding trans-focused care training into the profession, creating safer spaces for trans individuals, advocacy and allyship, and recruiting trans people to the profession.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0220,010
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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