Intersectionality in Housing Research: Early Reflections from a Community-based Participatory Research Partnership
Notice bibliographique
Résumé
We discuss early reflections of a housing security research project focused on implementing intersectional praxis across the life cycle of community-based participatory research. Drawing on our team’s initial Co-learning Workshop, including community and academic partners, we share initial learnings of our collective engagement with the connections between intersectionality and housing security. Specifically, we reflect on three key challenges, or “hopeful hesitations,” that have emerged as we begin our collaboration: co-defining intersectionality (including both theory and implementation); integrating intersectionality into the multi-scaled complexities of housing security; and communicating the relevance of intersectionality to a wider network of actors in housing security policy and programming. We suggest that an intersectional lens is crucial to housing security work because of the ways it attends to the everyday lived experiences of housing insecurity, the interlocking forms of oppression that create differentiated experiences, and the specific contexts in which structural housing inequities take root.
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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 | 0,140 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,065 | 0,085 |
| Communication savante | 0,026 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,065 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».