Epistemic violence against trans* people in Iran: unethical medico-legal processes of gender-affirming care
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the ethical and epistemic implications of the medico-legal process of gender-affirming care (GAC) in Iran by focusing on Ayatollah Khomeini’s fatwa on gender-affirming surgery (GAS), as well as legal and medical policies and practices. Hence, we show how despite the legal provisions for gender transition in Iran, trans*Footnote1 individuals face systemic violence and dire living conditions – challenges that are intensified by the entanglement of the medical requirements with the processes of legal gender recognition. Employing Beauchamp and Childress’ (2013) principles of biomedical ethics and Kristie Dotson’s (2011) concept of epistemic violence, we show how the Iranian medico-legal process of gender transition fails to respect the ethical principles of autonomy, nonmaleficence, beneficence, and justice for trans* individuals. Analyzing the legal and medical regulations and processes, we also highlight the ethical breaches that, through testimonial quieting and silencing, contribute to pervasive violence against trans* individuals. Hence, we argue that the process of GAC not only infringes trans* individuals’ rights but also subjects them to multiple forms of violence. To overcome the unethical medico-legal process of gender transition and to remedy epistemic violence against trans* individuals, we propose separating the medical process of GAC from the legal process of gender recognition.
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 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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».