Development and usability testing of tools to facilitate incorporating intersectionality in knowledge translation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The field of knowledge translation (KT) has been criticized for neglecting contextual and social considerations that influence health equity. Intersectionality, a concept introduced by Black feminist scholars, emphasizes how human experience is shaped by combinations of social factors (e.g., ethnicity, gender) embedded in systemic power structures. Its use has the potential to advance equity considerations in KT. Our objective was to develop and conduct usability testing of tools to support integrating intersectionality in KT through three key phases of KT: identifying the gap; assessing barriers to knowledge use; and selecting, tailoring, and implementing interventions. Methods We used an integrated KT approach and assembled an interdisciplinary development committee who drafted tools. We used a mixed methods approach for usability testing with KT intervention developers that included semi-structured interviews and the System Usability Scale (SUS). We calculated an average SUS score for each tool. We coded interview data using the framework method focusing on actionable feedback. The development committee used the feedback to revise tools, which were formatted by a graphic designer. Results Nine people working in Canada joined the development committee. They drafted an intersectionality primer and one tool that included recommendations, activities, reflection prompts, and resources for each of the three implementation phases. Thirty-one KT intervention developers from three countries participated in usability testing. They suggested the tools to be shorter, contain more visualizations, and use less jargon. Average SUS scores of the draft tools ranged between 60 and 78/100. The development committee revised and shortened all tools, and added two, one-page summary documents. The final toolkit included six documents. Conclusions We developed and evaluated tools to help embed intersectionality considerations in KT. These tools go beyond recommending the use of intersectionality to providing practical guidance on how to do this. Future work should develop guidance for enhancing social justice in intersectionality-enhanced KT.
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 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 | 0,129 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».