Applying an intersectionality lens to the Theoretical Domains Framework: a tool for thinking about how intersecting social identities and structures of power influence behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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 and its domains TDF. 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-enhanced 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.
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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 | 0,151 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,033 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».