Dissident Genders: Intersectionality and Assistance in Healthcare Networks
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The persistence of a cisgender binary structure continues to marginalize individuals whose identities fall outside normative gender categories. Understanding the perspectives of gender-dissident individuals is necessary for creating health environments that uphold respect and dignity in care for people of all genders. Objectives: To analyze the perspectives of dissident genders on care and to understand their perception of the professional approach in healthcare networks. Method: This cross-sectional qualitative study employed a subject-partner methodological approach, grounded in the theoretical frameworks of Akotirene, Butler and Preciado. Data were collected through 2 virtual focus groups with gender-dissident participants and through field diaries involving the subject-partner. The data were analyzed using Minayo’s content analysis methodology. Results: Three thematic dimensions of meaning emerged: 1) Being-itself, capturing experiences of identity, recognition, and the challenges of existing in a cisnormative world; 2) Care structuring from-in the Unified Health System, highlighting how professional beliefs and institutional norms restrict access, humanization, and continuity of care; and 3) Strategies for advancement, emphasizing inclusive practices, representativeness, and the need for structural and educational change. Discussion and Conclusion: Experiencing care within healthcare networks remains marked by inconsistent recognition of gender identity. Inclusive care requires subverting cisnormative values, strengthening professional education, and promoting active participation of gender-dissident people. The subject-partner framework underscores their role as co-constructors of knowledge and care.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| 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 | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».