More research needed on measures of transgender self-identification
Notice bibliographique
Résumé
Tordoff et al.’s comparison of “two-step” approaches for measuring gender identity1 makes an important contribution, aiming to ascertain transgender status (gender modality) while respecting the safety, dignity, and diversity of gender minority individuals. This work is particularly timely considering unprecedented attacks on transgender and gender-diverse people’s rights by state and federal governments, including the weaponization of information about sex assigned at birth. Notably, the current political context heightens the perceived and actual risk to transgender people of answering survey questions about sex and gender. The authors’ analysis, which found “near perfect agreement” between the established two-step approach (sex assigned at birth + current gender identity) and a measure of transgender identity, drew on an LGBTQ+ (lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, and other related identities) community-recruited sample. Although LGBTQ community surveys are vital sources of information on the health and social experiences of sexual and gender minority persons, they are not ideal for testing measures intended for use in population-wide surveys. As the authors acknowledge, cisgender LGBQ people are unrepresentative of the broader cisgender population. They are more likely than their straight peers to be familiar with concepts such as sex assigned at birth and transgender status, and this gap would be magnified among cisgender LGBQ individuals who self-select to participate in an LGBTQ+ community survey.
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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 | 0,105 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».