Key considerations for applying intersectionality theory to partner and stakeholder engagement in public health
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Partner and stakeholder engagement (PSE) in public health that involves tokenistic and performative practices results in further marginalization of priority populations. Inclusive, intentional, and mutually respectful engagement requires an intersectional approach to account for the overlapping and compounding impacts of multiple systems of power on the lived experiences of priority populations. However, there is a lack of practical guidance on methods, strategies, or approaches for how public health initiatives can meaningfully engage with priority populations. INTERVENTION: An evidence synthesis on intersectional approaches to PSE in public health was conducted to inform the development of an evidence-informed tool. Engagement approaches were evaluated based on (1) integration of intersectionality, as defined by the Intersectionality-Based Policy Analysis Framework and (2) level of stakeholder engagement achieved, from communication to co-production. OUTCOMES: The resulting tool offers "key considerations" for incorporating intersectionality principles in PSE in public health, encouraging critical reflection on the who, why, and how of PSE. Organized by the development, implementation, and monitoring and evaluation phases of public health initiatives, these considerations guide users through critical reflection by posing open-ended questions. IMPLICATIONS: The tool's "key considerations" are relevant for all public health practitioners, with an emphasis on those in public health institutions. It guides users in navigating structural and interpersonal power imbalances with systemically marginalized priority populations. Adopting an intersectional lens enhances the ability to identify and address the complex array of determinants of health, tailored to population-specific needs and priorities.
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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 | 0,250 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,126 |
| Communication savante | 0,033 | 0,059 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».