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Enregistrement W4415554698 · doi:10.1080/26895269.2025.2575868

“I was just some bimbo behind a desk”: trans and non-binary people’s experiences of harms as peer researchers

2025· article· en· W4415554698 sur OpenAlexafffund
Merrick Pilling, Lori E. Ross

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Transgender Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Disability Prevention and Rehabilitation
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésQualitative researchAction (physics)Perspective (graphical)Quality (philosophy)Perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine the experiences of transgender and non-binary (TNB) people in peer researcher roles in order to contribute to an understanding of the extent to which peer research is effective in mitigating or reducing the potential harms of research for TNB people.Methods Semi-structured qualitative interviews were conducted with 13 TNB peer researchers who had been employed in the 10 years prior in a paid research position that required TNB lived experience. Data were analyzed using approaches drawn from thematic analysis.Results Four major themes were generated that captured the experiences of TNB people in their work as peer researchers: (a) imposition of cis-centric language and frameworks, (b) devaluing of community-based TNB knowledge, (c) experiencing discrimination and oppression on the job, and (d) the importance of anti-oppression and conflict resolution.Conclusion Careful interrogation of peer research practices is needed to mitigate potential harms and create meaningful engagement of TNB people. TNB people should be in positions of leadership from inception to completion of the research to ensure that research projects and teams are not built upon ciscentric and cisnormative frameworks that by definition devalue TNB lives and experiences.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,311
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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