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Record W2950755927 · doi:10.18192/riss-ijhs.v8i1.1453

La Necessite Des Approches Intersectionnelles en Sante: Le Cas de L’allaitement Maternel

2019· article· fr· W2950755927 on OpenAlexaffvenue
Annick Vallières

Bibliographic record

VenueRevue interdisciplinaire des sciences de la santé - Interdisciplinary Journal of Health Sciences · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex


 
 
 L’intersectionnalité renvoie à des expériences différenciées en fonction de l’articulation de multiples formes d’oppressions ou de privilèges. Le concept est également repris aujourd’hui pour l’étude des inégalités en santé, le plus souvent en se basant sur l’intersection de différents déterminants de la santé. Dans ce texte, l’auteure présente tout d’abord brièvement le concept d’intersectionnalité, puis fait le lien avec les déterminants de la santé. Pour ce faire, l’auteure aborde les raisons qui poussent les chercheur(e)s à se concentrer sur l’intersectionnalité dans le domaine des déterminants de la santé. L’article explique comment le fait de considérer l’articulation des inégalités en termes de « déterminants multiples » affecte la santé; ainsi que comment l’intersectionnalité peut combler des lacunes sur les connaissances de la santé des groupes marginalisés et de la population en général. De plus, l’auteure utilise l’exemple de l’allaitement maternel pour montrer de quelles manières le cadre d’analyse intersectionnelle pourrait être bénéfique pour l’avancement des connaissances sur un sujet précis. Pour conclure, l’auteure aborde les défis méthodologiques qu’ils restent à relever pour faire avancer les connaissances dans ce domaine.
 
 

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.028
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.189
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0280.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0070.029
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0030.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.420
Teacher spread0.384 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
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