Integrating Gender Identity and Sexual Orientation in Population-Based Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Information regarding biological sex is collected for administrative and clinical purposes, and often is conflated with gender in clinical encounters as well as in population-based data studies. Sex is collected as either ‘male’ or ‘female’, adhering to the colonial notion of binary sex and gender identities. Meaningful information on sexual/romantic orientation is also absent from these datasets. Sex, gender, and sexual/romantic (SR) orientation are key aspects informing how people experience the world and how we interpret administrative data. SOGI-HE (Sexual Orientation and Gender Identity – Health Equity) will be the first 2SLGBTQIA+ dataset at the Manitoba Centre for Health Policy by using a novel survey tool to collect information on gender identity, and SR orientation. The data from this survey will be linked into the Population Health Data Repository housed at the Manitoba Centre for Health Policy, enabling analyses that incorporate constructs of sex, gender, and SR orientation. These data will make visible the experiences of the 2SLGBTQIA+ community that have been historically absent from population-based data studies. Data equity and 2SLGBTQIA+ visibility within data play an important role in advancing the field and lays the groundwork for future data linkage projects. In this presentation we will discuss the development of SOGI-HE through community-based research principles and the implications it has on future 2SLGBTQIA+ research conducted in the province of Manitoba (Canada). Further, we will discuss the ethical implications associated with queer data sovereignty in a precarious political climate for 2SLGBTQIA+ people and their rights.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».