Health inequities in Canada : intersectional frameworks and practices
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Purpose, Overview, and Contribution / Olena Hankivsky, Sarah de Leeuw, Jo-Anne Lee, Bilkis Vissandjee, and Nazilla Khanlou 1 Why the Theory and Practice of Intersectionality Matter to Health Research and Policy / Rita Kaur Dhamoon and Olena Hankivsky Part 1: Theoretical and Methodological Innovations / Edited by Sarah de Leeuw and Olena Hankivsky 2 Beyond Borders and Boundaries: Addressing Indigenous Health Inequities in Canada through Theories of Social Determinants of Health and Intersectionality / Sarah de Leeuw and Margo Greenwood 3 A Cross-Cultural Quantitative Approach to Intersectionality and Health: Using Interactions between Gender, Race, Class, and Neighbourhood to Predict Self-Rated Health in Toronto and New York City / Jennifer Black and Gerry Veenstra 4 Performing Intersectionality: The Mutuality of Intersectional Analysis and Feminist Participatory Action Health Research / Colleen Reid, Pamela Ponic, Louise Hara, Connie Kaweesi, and Robin LeDrew 5 Adding Religion to Gender, Race, and Class: Seeking New Insights on Intersectionality in Health Care Contexts / Sheryl Reimer-Kirkham and Sonya Sharma Part 2: Intersectionality Research across the Life Course / Edited by Nazilla Khanlou and Olena Hankivsky 6 Navigating the Crossroads: Exploring Young Women's Experiences of Health Using an Intersectional Framework / Natalie Clark and Sarah Hunt 7 Exploring Health and Identity through Photovoice, Intersectionality, and Transnational Feminisms: Voices of Racialized Young Women / Jo-Anne Lee and Alison Sum 8 An Intersectional Understanding of Youth Cultural Identities and Psychosocial Integration: Why It Matters to Mental Health Promotion in Immigrant-Receiving Pluralistic Societies / Nazilla Khanlou and Tahira Gonsalves 9 Adopting an Intersectionality Perspective in the Study of the Healthy Immigrant Effect in Mid- to Later Life / Karen M. Kobayashi and Steven G. Prus 10 Intersectionality in the Context of Later Life Experiences of Dementia / Wendy Hulko Part 3: Social Context, Policy, and Health / Edited by Bilkis Vissandjee and Olena Hankivsky 11 An Intersectional Lens on Various Facets of Violence: Access to Health and Social Services for Women with Precarious Immigration Status / Jacqueline Oxman-Martinez and Jill Hanley 12 Place, Health, and Home: Gender and Migration in the Constitution of Healthy Space / Parin Dossa and Isabel Dyck 13 Preventing and Managing Diabetes: At the Intersection of Gender, Ethnicity, and Migration / Bilkis Vissandjee and Ilene Hyman 14 Intersectionality Model of Trauma and Post-Traumatic Stress Disorder / Joan Samuels-Dennis, Annette Bailey, and Marilyn Ford-Gilboe Part 4: Disrupting Power and Health Inequities / Edited by Jo-Anne Lee and Olena Hankivsky 15 Addressing Trauma, Violence, and Pain: Research on Health Services for Women at the Intersections of History and Economics / Annette J. Browne, Colleen Varcoe, and Alycia Fridkin 16 Intersectional Frameworks in Mental Health: Moving from Theory to Practice / Katherine R. Rossiter and Marina Morrow 17 Intersectionality, Justice, and Influencing Policy / Colleen Varcoe, Bernadette Pauly, and Shari Laliberte 18 Intersectional Feminist Frameworks in Practice: CRIAW's Journey toward Intersectional Feminist Frameworks, Implications for Equity in Health / Jo-Anne Lee Afterword / Olena Hankivsky List of Contributors Index
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,025 |
| Communication savante | 0,032 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».