Methods in HIV-Related Intersectional Stigma Research: Core Elements and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Researchers are increasingly recognizing the importance of studying and addressing intersectional stigma within the field of HIV. Yet, researchers have, arguably, struggled to operationalize intersectional stigma. To ensure that future research and methodological innovation is guided by frameworks from which this area of inquiry has arisen, we propose a series of core elements for future HIV-related intersectional stigma research. These core elements include multidimensional, multilevel, multidirectional, and action-oriented methods that sharpen focus on, and aim to transform, interlocking and reinforcing systems of oppression. We further identify opportunities for advancing HIV-related intersectional stigma research, including reducing barriers to and strengthening investments in resources, building capacity to engage in research and implementation of interventions, and creating meaningful pathways for HIV-related intersectional stigma research to produce structural change. Ultimately, the expected payoff for incorporating these core elements is a body of HIV-related intersectional stigma research that is both better aligned with the transformative potential of intersectionality and better positioned to achieve the goals of Ending the HIV Epidemic in the United States and globally. (Am J Public Health. 2022;112(S4):S413–S419. https://doi.org/10.2105/AJPH.2021.306710 )
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 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 | 0,374 | 0,251 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,035 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».