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Enregistrement W7132936079

“The Right Story”: Discursive Strategies in Gender-Affirming Healthcare Access

2023· dissertation· W7132936079 sur OpenAlexaboutno aff
Lex Konnelly

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderHealth careDehumanizationCONTESTIdentity (music)Intervention (counseling)Mental healthMental healthcare
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite strides towards a less pathological and diagnostic-centered approach to transgender healthcare, many policies continue to present barriers in accessing gender-affirming medical support that may provide individuals with greater ease in their embodiment. Research on transgender speakers’ linguistic practices in healthcare interactions has shown that practitioners’ prerequisites for granting access to this kind of care remain largely based on criteria presented in the fifth edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. This practice of evaluation has led to an impression within trans communities that accessing gender-affirming care is a test, where patients must “do” their gender or present their identity in a particular way. Meeting this expectation may feel especially imperative and dehumanizing for non-binary transgender people, as individuals who do not identify as either, or exclusively, masculine or feminine. Presenting a gender positionality outside of the binary has historically meant losing access to care, and as a result, non-binary patients often find themselves using different language to describe their experience than they would in other contexts, simply to gain access to much-needed care. As an intervention in the inequity of doctor-patient communication in this setting, this dissertation considers the metalinguistic (“talk about talk”) observations of non-binary people regarding their gender-affirming healthcare interactions in Ontario. Rather than considering non-binary patients’ practices as straightforward acts of capitulation to medical expectations, their performances in these high-risk interactions are a means to contest their marginal status within the healthcare system. Participant-collaborators express numerous strategies to simplify or obscure their non-binary identities in their pursuit of care, such as the flexible use of identity labels, vocal pitch modulation, the intensification and historicization of experiences of suffering related to gender identity, and avoiding asking questions about their care so as not to compromise doctors’ impressions of their certainty about medical transition. This dissertation thus shows how linguistic performances are a crucial part of the gender-affirming care process; in other words, whether patients get the access that they need often depends not just on what they say, but how they say it, and what they strategically omit.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0260,072
Communication savante0,0180,015
Science ouverte0,0030,024
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,408 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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