Sex/gender entanglement: A problem of knots and buckets
Notice bibliographique
Résumé
When used as variables in biomedical research, sex and gender can be difficult to operationalize and measure. Questions have arisen about whether either category is stable or causally meaningful in a research context. Here, we discuss some of the limitations of using both or even one of these categories in correlational or experimental work. We argue that attempting to draw a distinction between sex and gender can reignite the nature/nurture debate, inadvertently bringing outdated metaphors and assumptions about innateness and causation into our research. Many researchers, including ourselves, have described sex and gender as separate collections of causal factors (which we describe as a "bucket" metaphor) or as entangled (a "knot" metaphor). Because they regard sex and gender as conceptually separable and internally consistent, such metaphors have limited value for understanding the drivers of diversity in our data. Rather than continuing to reify sex and gender as distinct buckets or threads of explanatory variables, we call for deconstruction of these categories by focusing instead on clearly operationalized, instantiating variables that researchers can manipulate or measure. Our proposed approach differs from recent, similar calls in that we are not suggesting the exclusion of a sex/gender category from statistical models; instead, we recommend keeping it-not as a representation of biological reality, but as a tool used under a careful set of assumptions. We provide example datasets to illustrate how a sex/gender category can, when thoughtfully operationalized, be used to improve statistical rigor and inferential precision. In addition, we advocate for attention to variation within sex/gender, which is more informative in investigations of mechanism than comparing means across sex/gender categories.
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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 | 0,130 | 0,289 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,061 |
| Communication savante | 0,012 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».