Caractériser l'intersectionnalité au travail: des repères opérationnels pour soutenir les ergothérapeutes
Bibliographic record
Abstract
Description. Les ergothérapeutes accompagnent les personnes et les organisations vers une participation saine au travail. Dans ce contexte, il importe de considérer la multiplicité des identités, comme le genre, l’origine ethnique ou le handicap, dans l’analyse des inégalités et injustices occupationnelles que rencontrent les personnes au travail. Le concept d’intersectionnalité a le potentiel de soutenir les ergothérapeutes, mais il demeure difficile à reconnaitre dans la pratique. But. L’étude avait pour but d’identifier les caractéristiques opérationnelles du concept d’intersectionnalité au travail. Méthodologie. Selon un devis d’examen de la portée, 29 documents issus de disciplines variées ont été sélectionnés. Les données ont été extraites à l’aide d’une grille structurée et analysées selon une approche thématique. Résultats. Les résultats ont permis d’identifier cinq caractéristiques opérationnelles du concept, soit l’interrelation des identités, l’interaction entre désavantages et privilèges, les dynamiques de pouvoir, l’expérience subjective idiosyncratique ainsi que la relation à soi et aux autres. Nos résultats révèlent aussi que ces caractéristiques se doivent d’être considérées dans leur contexte, notamment historique. Conclusion. Cette étude offre un cadre aux ergothérapeutes pour analyser et intervenir dans des situations complexes, contribuant ainsi à promouvoir une participation au travail équitable et juste.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".