Integrating intersectionality into occupation-based research: Reflections on methodological challenges and potential
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since its inception in the 1970s, intersectionality has been taken up across various disciplines, drawn on as a theory, framework, guiding lens, critical tool and beyond. Despite origins in Black feminism and original applications aimed at articulating the process of marginalization of Black women, intersectionality has since been acknowledged for its utility in diverse contexts. However, within occupational science and occupational therapy academic contexts specifically, intersectionality remains largely discussed in a theoretical sense with insufficient critical application of an intersectional research approach that situates diverse social markers of difference and occupations within systems of power. The purpose of this paper is to contribute to closing this gap, highlighting the challenges and potential of intersectional occupation-based research. In addition to outlining four main postulations for applying (or ‘actioning’) intersectionality in occupation-based research generated by the authors through engagement with theoretical and research texts, examples illustrating their own attempts to integrate an intersectional approach into our research are shared. Critical reflexivity on these examples points to alignments with an intersectionality approach and the understandings these enabled, as well as challenges and limitations in our applications. The potential and future directions of intersectionality within occupation-based research and practice are then discussed.
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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 | 0,376 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,171 |
| Communication savante | 0,046 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,054 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».