Developing the intersectionality supplemented Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and tools for intersectionality considerations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of intersectionality proposes that demographic and social constructs intersect with larger social structures of oppression and privilege to shape experiences. While intersectionality is a widely accepted concept in feminist and gender studies, there has been little attempt to use this lens in implementation science. We aimed to supplement the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), a commonly used framework in implementation science, to support the incorporation of intersectionality in implementation science projects by (1) integrating an intersectional lens to the CFIR; and (2) developing a tool for researchers to be used alongside the updated framework. METHODS: Using a nominal group technique, an interdisciplinary framework committee (n = 17) prioritized the CFIR as one of three implementation science models, theories, and frameworks to supplement with intersectionality considerations; the modification of the other two frameworks are described in other papers. The CFIR subgroup (n = 7) reviewed the five domains and 26 constructs in the CFIR and prioritized domains and constructs for supplementation with intersectional considerations. The subgroup then iteratively developed recommendations and prompts for incorporating an intersectional approach within the prioritized domains and constructs. We developed recommendations and prompts to help researchers consider how personal identities and power structures may affect the facilitators and inhibitors of behavior change and the implementation of subsequent interventions. RESULTS: We achieved consensus on how to apply an intersectional lens to CFIR after six rounds of meetings. The final intersectionality supplemented CFIR includes the five original domains, and 28 constructs; the outer systems and structures and the outer cultures constructs were added to the outer setting domain. Intersectionality prompts were added to 13 of the 28 constructs. CONCLUSION: Through an expert-consensus approach, we modified the CFIR to include intersectionality considerations and developed a tool with prompts to help implementation users apply an intersectional lens using the updated framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,194 | 0,481 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».