Integrating Intersectionality Theory for Informing Health Policymaking
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Equitable and evidence‐informed healthcare policies are critical to ensure that marginalized populations receive the health and social care they deserve. Intersectionality theory is an analytical tool for examining how individual and social categorizations affect populations and their outcomes. It enables assessing the negative impact of systems of oppression which systematically marginalize certain populations by limiting their access to essential resources and opportunities within society. Therefore, intersectionality theory is a valuable lens for understanding and addressing health disparities and inequities. The purpose of this paper is to explore how incorporating intersectionality theory into health policymaking can help develop equitable and effective policies that are more responsive to the needs of marginalized populations. The key features of intersectionality theory and their application in informing health policy are discussed. We outline three broad ways how intersectionality theory can assist in health policymaking. These include: disaggregated assessment to inform health policy work, intersectional policy impact evaluation, and fostering meaningful engagement of marginalized populations in policymaking. It is argued that integrating intersectional theory can enable health policymakers to examine the interplay of social identities and structural factors that drive disparities. Health policymakers can examine how and why the intersecting identities and structures can create disparities. Health policymakers can meaningfully engage marginalized populations in the planning and implementation of policies and do targeted advocacy to develop specific policy directions for the delivery of equitable services and care.
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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».