Considérations en matière d’équité, de diversité et d’inclusion à chaque étape du processus de recherche

Le CRSNG prend des mesures concrètes afin de créer un milieu de la recherche équitable, diversifié et inclusif au Canada, lequel est essentiel à la réalisation de travaux inédits et de qualité exceptionnelle qui génèrent des retombées et qui permettent d’approfondir les connaissances et de résoudre des problèmes locaux, nationaux et mondiaux. Ce principe guide les engagements présentés dans l’Énoncé des trois organismes sur l’équité, la diversité et l’inclusion et correspond aux objectifs du Plan d’action des trois organismes pour l’équité, la diversité et l’inclusion.

Le présent document vise à aider les milieux de recherche servis par le CRSNG à intégrer les questions d’équité, de diversité et d’inclusion pertinentes à chaque étape du processus de recherche (figure 1) : questions de recherche, conception de l’étude, méthodologie et collecte des données, analyse et interprétation des résultats, diffusion des résultats. Il s’agit d’un document évolutif qui sera enrichi et amélioré au fil du temps, et étoffé d’exemples supplémentaires. Tous les commentaires, exemples et conseils à cet égard peuvent être envoyés à l’adresse nseequity-equitesng@nserc-crsng.gc.ca. Au sujet de l’équité, de la diversité et de l’inclusion dans les équipes de recherche, voir le Guide du candidat : Tenir compte de l’équité, de la diversité et de l’inclusion dans votre demande.

Figure 1. Le processus de recherche

La prise en compte de l’équité, de la diversité et de l’inclusion dans le processus de recherche, lorsque cela est à propos, contribue à l’excellence en rendant la recherche plus pertinente pour la société dans son ensemble, éthique, rigoureuse, reproductible et utile (Tannenbaum et al., 2019). Elle alimente également l’innovation par les découvertes scientifiques et l’exploration de nouveaux domaines de recherche. Dans ce contexte, les considérations en matière d’équité, de diversité et d’inclusion favorisent l’excellence de la recherche par les moyens suivants :

  • étendre l’applicabilité des résultats de recherche et des nouvelles technologies à une plus grande proportion de la société (exemples 1, 4 et 8);
  • contribuer à révéler les présomptions implicites en recherche qui autrement passeraient inaperçues et ne seraient pas remises en question (exemple 2);
  • contribuer à atténuer les préjugés par la réalisation d’études inclusives et l’amélioration des technologies (exemples 4, 8 et 11);
  • favoriser des résultats de recherche qui profitent de façon équitable aux communautés les plus touchées par la recherche (exemple 10);
  • remettre en question les normes partiales et les stéréotypes (exemple 2);
  • prévenir la généralisation excessive des résultats (exemples 3, 8 et 9), qui peut être néfaste ou trompeuse;
  • améliorer la reproductibilité des résultats de recherche; la reproductibilité peut être plus difficile quand les variables touchant la diversité sont pertinentes pour la recherche, mais ne sont pas divulguées (exemples 7 et 9).

Si l’équité, la diversité et l’inclusion ne sont pas prises en compte lorsqu’il le faut dans le processus de recherche, les résultats peuvent être de moins bonne qualité et entraîner des conséquences néfastes. Par exemple, lorsqu’un produit est conçu en fonction d’une norme donnée ou de sujets supposés représenter la population dans son ensemble, il peut en découler des conséquences graves comme des problèmes de sécurité ou des iniquités pour certains groupes (exemples 1 et 8).

Exemple 1 : Les problèmes qui découlent de la détermination d’une taille et d’un type de corps « standard » pour les essais de sécurité automobile

Les mannequins utilisés pour les essais de collision routière ont souvent un format inspiré de ce qu’on présume être un corps « standard » d’adulte de sexe masculin, dont on fait simplement varier la taille et le poids pour représenter tous les types de corps. Cependant, les corps de sexe féminin ne sont pas simplement une version plus petite des corps de sexe masculin. Selon une analyse des données sur les collisions routières survenues de 1998 à 2008 aux États-Unis, même en neutralisant l’effet du poids et de la masse corporelle, la probabilité de blessure grave était supérieure de 47 % pour les automobilistes de sexe féminin portant la ceinture de sécurité, par rapport aux automobilistes de sexe masculin, pour les accidents comparables (Bose et Segui-Gomez, 2011). Le constat est le même pour les personnes obèses ou âgées, qui courent un plus grand risque de blessure grave en cas d’accident de voiture, de même que les personnes enceintes, chez qui les risques de lésions au fœtus sont élevés, même en cas d’accident mineur (Schiebinger et al., 2011-2020). Ainsi, le manque de réflexion critique sur les présomptions implicites qui interviennent dans les essais de sécurité automobile – la tendance à présumer qu’un corps « standard » de sexe masculin peut représenter tous les corps humains – a entrainé des iniquités pour la majorité des automobilistes. Les études ne recourent pas à des mannequins qui représentent adéquatement la diversité corporelle sur le plan de la géométrie, de la force musculaire et ligamentaire, de l’alignement vertébral, de la réponse dynamique aux traumatismes et de la distribution de la masse.

L’exemple 2 illustre comment des normes sociales inéquitables se sont insinuées dans la recherche génétique, pour mener à des présomptions non fondées qui se sont par la suite avérées inexactes.

Exemple 2 : Des présomptions courantes en biologie du développement ont entrainé des lacunes dans les connaissances sur le développement des ovaires

Dans les années 1990, les scientifiques qui étudient la détermination du sexe chez les mammifères ont atteint un consensus selon lequel les mécanismes du développement des testicules étaient fondamentaux dans le processus global de détermination du sexe. Le gène SRY, porté par le chromosome Y, qui contrôle le développement des testicules, était considéré comme le « gène maitre » dans la détermination du sexe. On voyait le développement des ovaires comme une voie « passive » et « par défaut » et, par conséquent, ses mécanismes ont été très peu étudiés.  À partir du milieu des années 1980, certains membres du milieu de la recherche ont commencé à soulever des questions sur ce manque de recherche sur le développement des ovaires, soutenant que cette lacune découlait de l’application de normes sociales genrées au sujet des rôles typiquement attribués aux sexes masculin et féminin dans la reproduction (Richardson 2008; 2013). Au milieu des années 1990, on a reconceptualisé les voies de développement des ovaires pour les qualifier d’« actives », et la recherche a commencé à s’intéresser aux mécanismes du développement et de la préservation des ovaires. Au début des années 2000, la théorie du « gène maitre » de la détermination du sexe était largement abandonnée, remplacée par une compréhension plus globale et complexe fondée sur de nombreux facteurs.

Nous vous invitons à examiner vos travaux selon une perspective critique faisant intervenir l’équité, la diversité et l’inclusion, de la délimitation initiale des questions de recherche jusqu’à la diffusion des résultats. L’objectif est d’encourager une réflexion plus approfondie sur les possibilités de renforcer votre recherche en intégrant des considérations relatives à l'équité, à la diversité et à l’inclusion lorsqu’il y a lieu de le faire. L’application d’une perspective axée sur l'équité, la diversité et l’inclusion consiste à examiner systématiquement la façon dont les facteurs comme le sexe (biologique), le genre (socioculturel), la race, l’ethnicité, l’âge, les situations de handicap, l’orientation sexuelle, le lieu géographique, entre autres, et leurs interactions peuvent influer sur les questions de recherche, la conception de l’étude, la méthodologie utilisée, l’analyse, l’interprétation et la diffusion des résultats.

Le CRSNG reconnait que les considérations relatives à l’équité, à la diversité et à l’inclusion ne s’appliquent pas nécessairement au contexte de toute étude, mais il vous conseille tout de même d’envisager pleinement leur pertinence, car elles s’appliquent à plus de domaines qu’on ne pourrait le penser. Il est essentiel de réfléchir attentivement au type de données recueillies et aux groupes potentiellement touchés par les résultats de la recherche avant de conclure qu’il n’est pas nécessaire de se pencher sur l’équité, la diversité et l’inclusion. En général, les études qui concernent des sujets humains, des organismes capables de différenciation ou leurs tissus ou cellules sont susceptibles d’être bonifiées par ces réflexions.

Pistes de réflexion pour intégrer les considérations en matière d’équité, de diversité et d’inclusion dans votre recherche

Les questions qui suivent visent à guider une réflexion critique sous l’angle de l’équité, de la diversité et de l’inclusion, et sont accompagnées d’exemples de considérations ou de pratiques exemplaires pour chaque étape de la recherche. Il ne s’agit pas là d’une liste exhaustive, et certaines questions pourraient ne pas s’appliquer à vos travaux. Nous vous invitons toutefois à réfléchir à ce que peuvent apporter les questions qui sont pertinentes à votre recherche.

Questions de recherche

  • Est-ce que votre revue de la littérature porte sur les aspects pertinents de l’équité, de la diversité et de l’inclusion?
    • Quels mots-clés pourriez-vous utiliser dans votre revue de la littérature pour mieux connaitre les personnes potentiellement touchées par la recherche ou qui pourraient y contribuer?
    • Sait-on si certains facteurs de diversité ou certaines intersections avec d’autres facteurs ont un effet sur le phénomène étudié?
    • Quelles sont les lacunes dans les connaissances? Les études précédentes ont-elles réussi à bien tenir compte des facteurs de diversité pertinents et à en étudier les intersections avec d’autres facteurs?
  • Comment vos questions de recherche et les résultats de votre étude s’appliqueront-ils aux besoins ou aux expériences de différents groupes? Qui profitera des résultats obtenus ou du produit mis au point? Avez-vous songé aux populations pour qui la recherche proposée pourrait avoir d’importantes conséquences imprévues (positives ou négatives)?
  • Qui faudrait-il consulter au sujet des besoins et des souhaits du groupe à l’étude (sujets de recherche ou personnes qui utiliseront les résultats)?
  • Quels facteurs contextuels sont pertinents et importants, et que risque-t-on de négliger sans une intégration consciente et intersectionnelle de ces considérations?
  • Avez-vous fait des présomptions concernant certains facteurs de diversité? Ces présomptions sont-elles fondées sur des données empiriques?

Exemple 3 : Les lacunes importantes dans les connaissances peuvent entrainer une extrapolation erronée

Dans beaucoup de disciplines, la généralisation excessive des résultats pose problème. En psychologie, le recrutement des sujets de recherche là où les études sont effectuées a fait en sorte que la majorité des travaux porte sur des populations occidentales, et souvent sur des populations étudiantes de premier cycle universitaire. En effet, selon un examen des publications de 2003 à 2007 de certaines revues de psychologie de premier plan, 96 % des sujets recrutés pour les études étaient originaires de pays occidentaux, alors que ces pays ne représentaient que 12 % de la population mondiale (Arnett, 2008). Dans les articles savants, on présume souvent que les résultats publiés sont largement représentatifs sans que les données ne le confirment (Henrich et al., 2010). Il faut étudier davantage des bassins de sujets diversifiés et moins faciles d’accès et réfléchir attentivement au degré de généralisation possible des résultats, afin d’affermir l’assise empirique des théories psychologiques.

Exemple 4 : Tenir compte du sexe dans la conception d’édifices écoénergétiques

La régulation de la température intérieure des édifices est fondée sur un modèle de confort thermique dont la principale variable est le taux métabolique des personnes qui occupent l’édifice. La valeur de cette variable s’appuie sur un taux standard, celle de la personne type de sexe masculin. Kingma et van Marken Lichtenbelt (2015) montrent les effets qu’a l’omission du taux métabolique féminin sur la demande thermique, et illustrent ainsi l’importance de rendre les modèles actuels plus inclusifs. Ces travaux sont un pas non seulement vers la réduction du préjugé qui mène à négliger le confort thermique des personnes de sexe féminin dans les immeubles de bureaux, mais aussi vers une meilleure prédiction de la consommation d’énergie des bâtiments. Il faudra poursuivre le travail pour créer des modèles de confort thermique plus représentatifs de toutes les personnes occupant un édifice, en tenant compte d’autres facteurs de diversité comme le poids corporel et l’âge.

Conception de la recherche

  • Invitera-t-on des membres de la population ou de la communauté à l’étude à participer à l’établissement des objectifs de l’étude?
  • Quels facteurs de diversité pourraient être intégrés à l’étude pour la bonifier? Pourquoi tenir compte, ou non, de ces facteurs et de leurs intersections?
  • Quelle est votre position par rapport à la problématique de recherche ou aux sujets eux-mêmes? Quels préjugés liés à l’identité, aux privilèges et aux rapports de pouvoir inégaux pourraient avoir une incidence sur l’étude? Comment seront-ils atténués?
  • Le projet d’étude intègre-t-il des protocoles pertinents ou des pratiques exemplaires concernant la façon et les raisons de réaliser la recherche, les personnes qui la réaliseront ou encore les communautés concernées, et la façon dont les connaissances seront obtenues et diffusées (p. ex., auprès des communautés autochtones)?
  • Si votre projet comprend un site de recherche, avez-vous vérifié de quel gouvernement autochtone il relève ou quelle communauté autochtone est concernée? Avez-vous véritablement dialogué avec la communauté et tenu compte de ses propres priorités de recherche et intérêts dans la coproduction de connaissances (même si vous êtes membre de cette communauté)? Existe-t-il des occasions de réciprocité dans la conception de l’étude permettant à la communauté tout comme à l’équipe de recherche de tirer des avantages (exemple 5 et ressource F)?

Exemple 5 : Approfondir et mobiliser les connaissances locales

Le Dehcho Collaborative on Permafrost (DCoP, en anglais seulement) est une initiative qui allie les connaissances scientifiques et autochtones sur le pergélisol pour améliorer la surveillance, la compréhension et la prédiction des processus de fonte du pergélisol ainsi que l’adaptation à cette disparition du pergélisol dans la région du Dehcho, aux Territoires du Nord-Ouest. L’équipe de recherche du DCoP ainsi que les membres de la communauté collaborent à la création de ressources fondées sur les connaissances, comme des données en temps réel, des cartes interactives et des données de modélisation illustrant les taux et les tendances de la fonte du pergélisol, l’évolution de la couverture terrestre et la réponse hydrographique dans différents scénarios de réchauffement. Ces ressources sont importantes pour que les communautés puissent gérer la perturbation du cycle hydrologique et des écosystèmes qui découle de la fonte du pergélisol et de la modification de la couverture terrestre dans la région, et pour qu’elles puissent y faire face. 

Méthodologie et collecte des données

  • Comment obtiendrez-vous de l’information pour chacun des facteurs de diversité considérés? Comment protégerez-vous la confidentialité des données?
  • Comment vous assurerez-vous que les catégories de diversité prévues dans la conception de l’étude y seront représentées?
  • Si l’analyse se fonde sur des ensembles de données existants, y a-t-il un risque de biais en raison du contexte culturel ou institutionnel d’où proviennent les données?
  • Dans le cas de la recherche autochtone, comment les lignes directrices établies par et pour les peuples autochtones seront-elles suivies pour la collecte et le suivi des données?
  • Comment les biais seront-ils surveillés, atténués et consignés?
  • Les questions d’équité, de diversité et d’inclusion ont-elles une incidence sur les relations entre l’équipe de recherche et les personnes participantes, et cette incidence affecte-t-elle la collecte des données (exemple 6)? Comment le déterminera-t-on et quelles seront les stratégies d’atténuation?
  • Votre proposition tient-elle compte des différentes formes de soutien nécessaires (p. ex., financier, logistique, culturel, linguistique) pour que les personnes ou communautés concernées par l’étude soient en mesure d’y participer pleinement?

Exemple 6 : Quand le biais provient du sexe des personnes qui réalisent la recherche

Les études montrent de plus en plus que lorsque les membres des équipes de recherche interagissent avec leurs sujets, leur sexe, leur genre ou leur race peuvent influer sur les résultats des études portant sur des êtres humains (Davis et al., 2010; Davis et Silver, 2003) et sur des animaux (Sorge et al., 2014). Par exemple, dans le cadre d’une étude sur l’expérience de la douleur, on a constaté que la présence de scientifiques de sexe masculin atténuait la réaction à la douleur chez les souris et les rats de laboratoire, mais que ce n’était pas le cas lorsque les scientifiques étaient de sexe féminin (Sorge et al., 2014). La différence était due à l’effet analgésique du stress causé par l’odeur corporelle des scientifiques de sexe masculin. L’ignorance de ce facteur de confusion pourrait avoir fait en sorte que de nombreux résultats d’études publiés sont inexacts; il est donc très important de tenir compte du sexe des personnes qui font la collecte des données dans ce contexte.

Analyse et interprétation des résultats

  • Lorsque c’était pertinent, avez-vous :
    • présenté vos données désagrégées selon les facteurs de diversité?
    • déterminé si les facteurs de diversité ou leurs intersections avaient un effet sur les résultats?
    • fait un test statistique de vos données pour déterminer si l’ampleur des effets était différente pour chacun des facteurs de diversité et chacune de leurs intersections?
  • Si des groupes diversifiés participent à la recherche, pourront-ils aussi participer à l’interprétation des données et à l’examen des résultats avant la fin du projet?
  • Si les résultats ne sont pas concluants, seront-ils rapportés de façon désagrégée pour pouvoir être utilisés dans de futures études?
  • Appliquez-vous vos résultats à la population dans son ensemble, alors que la méthodologie et la conception de votre étude étaient en fait limitées à certains groupes?
    • Avez-vous indiqué dans votre rapport le ou les facteurs de diversité utilisés dans l’étude afin que les expériences soient reproductibles et que les résultats ne soient pas sur-généralisés (voir les exemples 3 et 9)? Avez-vous songé à les inclure dans le titre, le résumé ou les mots-clés?
    • Si votre étude n’intègre pas certains facteurs de diversité pertinents, le mentionnez-vous parmi les limites du projet? Présentez-vous les implications de l’absence de cette analyse pour l’interprétation des résultats?

Exemple 7 : L’étude des copépodes met en évidence l’importance de désagréger les données selon le sexe

Chez les copépodes, de petits crustacés aquatiques, le fait de désagréger les données sur la fréquence respiratoire selon le sexe révèle des réactions différentes chez les mâles et les femelles lorsqu’il y a augmentation de la pression partielle du CO2 (pCO2). Dans une étude visant à mieux comprendre la réaction de ces animaux à l’acidification des océans, Cripps et al. (2016) ont constaté que la fréquence respiratoire des copépodes mâles diminuait lorsqu’ils étaient exposés à une pCO2 élevée, tandis que celle des femelles augmentait dans les mêmes conditions. Le fait de ne pas tenir compte de cette différence entre les sexes en regroupant les données aurait mené à l’interprétation erronée selon laquelle une pCO2 élevée n’aurait aucun effet sur la fréquence respiratoire des copépodes. Voir la figure 1 de l’article de Tannenbaum et al. (2019 – en anglais seulement), qui représente visuellement cet exemple et les dangers de l’agrégation des données des deux sexes.

Exemple 8 : La disparité intersectionnelle dans l’exactitude des produits de classification selon le sexe

Des voix s’élèvent pour mettre en garde contre la neutralité supposée des machines, des données et des algorithmes : des études montrent que ces outils peuvent reproduire des préjugés culturels. Buolamwini et Gebru (2018) ont évalué l’exactitude de produits commerciaux bien connus de classification selon le sexe pour l’identification de femmes et d’hommes de différentes teintes de peau. Elles ont analysé les données non seulement selon le sexe et la teinte de peau séparément, mais aussi de façon intersectionnelle, pour en dégager quatre sous-groupes : femmes à la peau foncée, hommes à la peau foncée, femmes à la peau pâle et hommes à la peau pâle. Elles ont constaté que, dans l’ensemble, les femmes étaient plus souvent mal identifiées que les hommes, et les personnes à la peau foncée faisaient plus souvent l’objet d’erreurs que les personnes à la peau pâle. Ainsi, c’est pour la classification des femmes à la peau foncée que le taux d’exactitude était le plus bas. Le taux d’erreur atteignait 34 % pour les femmes à la peau foncée, 12 % pour les hommes à la peau foncée et seulement 7 % et 1 % respectivement pour les femmes et les hommes à la peau pâle. Cette étude met en relief l’importance de l’inclusivité dans la conception des produits technologiques et leur mise à l’essai pour réduire les biais et créer des systèmes plus équitables. La vidéo Gender Shades produite par le MIT Media Lab fait un bon survol de cet exemple (vidéo en anglais; possibilité de sous-titrage en français).

Exemple 9 : Préciser le sexe dans le cadre des études sur les animaux

Dans de nombreuses disciplines, on omet souvent de mentionner le sexe des sujets animaux, et lorsqu’on le fait, les femelles sont souvent sous-représentées (Beery et Zucker, 2011). Selon un examen d’articles publiés dans certaines revues de sous-domaines biomédicaux (neuroscience, physiologie et biologie interdisciplinaire), de 22 % à 42 % des articles ne précisaient pas le sexe des sujets animaux. Pour les espèces marines, un examen des études sur l’effet de l’acidification des océans sur des groupes taxonomiques clés (échinodermes, crustacés, mollusques et poissons) a permis de conclure que 85 % des études ne tenaient pas du tout compte du sexe, et ce, même si les différences entre les sexes dans la réaction à l’acidification des océans sont connues (Ellis et al., 2017). Le fait de ne pas mentionner le sexe des animaux étudiés peut mener à des conclusions inexactes et réduire la reproductibilité des études. Si le sexe ne peut être déterminé, cela devrait être mentionné dans l’article.

Diffusion des résultatsFootnote 1

  • Quel mode de diffusion serait le plus efficace auprès des personnes qui utiliseront les résultats de la recherche ou pourraient en bénéficier?
  • Comment fera-t-on en sorte que la diffusion des résultats soit inclusive? Utilisera-t-on des formats accessibles? Est-ce que les personnes participantes recevront un résumé des résultats ou seront invitées à une présentation à propos de l’étude?
  • Le plan de diffusion des résultats tient-il compte de la langue utilisée (anglais ou français) ou des autres langues pertinentes, selon les groupes visés?
  • Le matériel de diffusion est-il inclusif et sensible aux considérations de genre (p. ex., le langage utilisé est-il inclusif et le contenu non biaisé)?
  • Les stratégies de diffusion sont-elles le produit d’un travail de collaboration réunissant des points de vue variés ou ont-elles été élaborées selon une perspective plus étroite?

Exemple 10 : Stratégies de diffusion efficaces d’un programme de recherche sur l’écologie arctique

Les travaux du Centre d’études nordiques ont mené à la production de films, d’articles et de matériel portant sur l’eau et les ressources environnementales; cette production s’est faite pour et avec les communautés autochtones nordiques. Le programme de recherche fait appel à des jeunes du Nunavik et combine les connaissances traditionnelles et locales avec la science occidentale pour stimuler et cultiver l’intérêt de la jeunesse inuite pour les carrières dans des domaines scientifiques, promouvoir l’intendance environnementale et favoriser de meilleures relations entre les membres des communautés et les équipes de recherche. Les Ainées et Ainés, les guides et les responsables de la coordination de la région, les jeunes et les équipes de recherche ont tous collaboré pour former les jeunes des communautés inuites à la collecte de données environnementales. Le matériel est offert en anglais et en inuktitut.

Exemple 11 : Maximiser les retombées de la recherche par une diffusion ciblée des résultats

Dans le cadre du projet Gender Shades, une courte vidéo a été produite (en anglais; possibilité de sous-titrage en français) pour expliquer les résultats de l’étude de Buolamwini et Gebru (2018). Les données ont également été mises à la disposition des entreprises qui avaient conçu et commercialisé les produits de classification mis à l’essai dans le cadre du projet, dans le but d’en améliorer l’exactitude pour l’identification des femmes et des hommes de différentes teintes de peau (voir l’exemple 8 ci-dessus).

Intégrer les considérations en matière d’équité, de diversité et d’inclusion dans les propositions de recherche présentées au CRSNG

Nous vous encourageons à intégrer les considérations pertinentes en matière d’équité, de diversité et d’inclusion dans la section de votre demande où vous présentez votre proposition. Notre objectif n’est pas de vous dire comment concevoir votre étude, mais plutôt de vous inviter à réfléchir à ce que ces considérations peuvent apporter pour enrichir votre étude. Le CRSNG reconnait qu’elles ne seront pas nécessairement pertinentes pour tous les domaines des sciences naturelles et du génie. Si ces considérations ne s’appliquent pas à votre projet, on pourrait vous demander, selon la possibilité de financement pour laquelle vous présentez une demande, d’expliquer pourquoi dans une section particulière de la demande.

Le présent document a pour but de montrer en quoi consiste l’application critique des considérations en matière d’équité, de diversité et d’inclusion à un projet de recherche. Veuillez vous référer aux instructions et aux documents d’information propres à la possibilité de financement qui vous intéresse pour en savoir plus sur l’intégration de ces considérations dans votre demande et la façon dont votre demande sera évaluée.

Ressources utiles

Références

Arnett, J. J. « The neglected 95%: Why American psychology needs to become less American », American Psychologist, vol. 63, no 7 (2008), p. 602-614.

Beery, A. K., et I. Zucker. « Sex bias in neuroscience and biomedical research », Neuroscience & Biobehavioral Reviews, vol. 35, no 3 (2011), p. 565-572.

Bose, D., et M. Segui-Gomez. « Vulnerability of female drivers involved in motor vehicle crashes: an analysis of US population at risk », American Journal of Public Health, vol. 101, no 12 (2011), p. 2368-2373.

Buolamwini, J., et T. Gebru. « Gender shades: intersectional accuracy disparities in commercial gender classification », Proceedings of Machine Learning Research, vol. 81 (2018), p. 77-91.

Cripps, G., K. J. Flynn et P. K. Lindeque. « Ocean Acidification Affects the Phyto-Zoo Plankton Trophic Transfer Efficiency », PLoS ONE, vol. 11, no 4 (2016), e0151739. Sur Internet : https://doi.org/10.1371/journal.pone.0151739.

Davis, D. W., et B. D. Silver. « Stereotype threat and race of interviewer effects in a survey on political knowledge », American Journal of Political Science, vol. 47, no 1 (2003), p. 33-45.

Davis, R. E., et al. « Interviewer effects in public health surveys », Health Education Research, vol. 25, no 1 (2010), p. 14-26.

Ellis, R. P., et al. « Does sex really matter? Explaining intraspecies variation in ocean acidification response », Biology Letters, vol. 13, no 2 (2017), 20160761. Sur Internet : https://doi.org/10.1098/rsbl.2016.0761.

Henrich, J., S. Heine et A. Norenzayan. « Most people are not WEIRD », Nature, vol. 466, no 29 (2010).

Kingma, B., et W. van Marken Lichtenbelt. « Energy consumption in buildings and female thermal demand », Nature Climate Change, vol. 5 (2015), p. 1054-1056. Sur Internet : https://doi.org/10.1038/nclimate2741.

Richardson, S. « When gender criticism becomes standard scientific practice: The case of sex determination genetics », dans L. Schiebinger (dir.), Gendered Innovations in science and engineering, Palo Alto (Californie), Stanford University Press, 2008, p. 22-42.

Richardson, S. Sex Itself: The search for male and female in the human genome, Chicago, University of Chicago Press, 2013, 320 p.

Schiebinger, L., et al. (dir.). Gendered Innovations in Science, Health & Medicine, Engineering, and Environment, Université Stanford, 2011-2020. Sur Internet : genderedinnovations.stanford.edu.

Sorge, R. E., et al. « Olfactory exposure to males, including men, causes stress and related analgesia in rodents », Nature Methods, vol. 11, no 6 (2014), p. 629-632.

Tannenbaum, C., et al. « Sex and gender analysis improves science and engineering », Nature, vol. 575 (2019), p. 137-146.


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