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Enregistrement W4392594898 · doi:10.1080/21604851.2024.2321418

Doggone fat: An analysis of the barriers to top surgery for fat trans and nonbinary people in Canada

2024· article· en· W4392594898 sur OpenAlexafffundabout
Van Slothouber

Notice bibliographique

RevueFat Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésPsychologySociologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of BMI to determine eligibility for gender-affirming surgeries, specifically for top surgery, is not based in science. The present work analyzes current policies regarding BMI limits alongside research participants’ experiences with BMI limits when attempting to access gender-affirming surgeries, arguing that BMI use presents a major barrier for fat trans and nonbinary individuals seeking transition-related surgeries. Based on previous literature and research participants’ experiences, this work further argues that BMI limits (and the lack of transparency regarding these limits) are harmful insofar as their use may result in denials or delays for these surgeries, prescriptions for weight loss, and negatively affect the mental health of those seeking surgery. The use of BMI may be grounded more in concern about aesthetic surgical outcomes rather than concern about health. Variation in coverage in Canada for all essential parts of top surgery (specifically the lack of coverage for liposuction and its classification as cosmetic in some provinces) present economic barriers that affect fat individuals more than those who are thin or average.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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