Aide-mémoire pour la recherche de l’analyse comparative entre les sexes plus

L’analyse comparative entre les sexes plus (ACS Plus) est une méthode permettant d’examiner la manière dont le sexe et le genre recoupent d’autres facteurs identitaires. En appliquant l’ACS Plus aux travaux du gouvernement, nous pouvons mieux comprendre l’effet des politiques publiques sur les femmes, les hommes et les personnes allosexuelles au Canada. L’ACS Plus est une méthode impartiale de collecte et d’examen des données, qui permet d’écarter bon nombre des suppositions qui dissimulent parfois les répercussions d’une initiative donnée^{Footnote 1}.

• Le genre ne se limite pas aux femmes. Votre recherche examine-t-elle la situation des femmes, des hommes et des personnes allosexuelles?

  L’ACS Plus reconnaît que les rôles, responsabilités, normes, aptitudes, comportements et attentes assignés aux individus en fonction de leur sexe sont des constructions sociales. En fait, les rôles de genre (ou rôles sexués) sont le produit d’un ensemble de facteurs identitaires dont l’âge, la classe, la race, l’origine ethnique, la religion et l’idéologie.

• Toutes les femmes ne sont pas pareilles; tout comme les hommes et les personnes allosexuelles ne sont pas tous pareils. Votre recherche inclut-elle différentes populations de femmes, d’hommes et de personnes de diverses identités de genre?

  La notion centrale de l’ACS Plus est que l’identité d’une personne résulte de multiples facteurs, dont le sexe, l’origine ethnique, l’âge, la religion, l’orientation sexuelle, etc. L’ACS Plus analyse les différences entre les différentes populations féminines, masculines et allosexuelles, de même qu’au sein de ces populations. Son but est d’aider à atténuer ou d’éliminer les répercussions sexospécifiques négatives.

• Éviter de réduire la diversité à une seule dimension. Votre recherche tient-elle compte des différences au sein de différentes populations féminines, masculines et allosexuelles?

  Au moment de mener une ACS Plus, il faut comprendre la complexité de différents aspects de l’identité ou de différents facteurs socioéconomiques. Par exemple, un travail de recherche qui ne tient pas compte du vécu de femmes autochtones d’horizons divers (soit les Inuites, les Métisses et les femmes des Premières Nations vivant dans une réserve ou hors réserve) pourrait masquer des différences importantes.

• Analyser au niveau de l'individu ou analyser au niveau du ménage. Votre recherche au niveau du ménage tient-elle également compte des individus et des inégalités à l'intérieur du ménage?

  L’analyse et les données recueillies au niveau du ménage cachent parfois une dynamique et des différences sexospécifiques à l’intérieur du ménage^{Footnote 2}. Par exemple, le seuil de faible revenu est une mesure du revenu des ménages qui peut ne pas indiquer les écarts à l’intérieur du ménage, en d’autres termes, si la conjointe a plus de ressources que son conjoint ou vice versa, et si le partage entre les deux est équitable ou non.

• Éviter la généralisation excessive et l'hyperspécificité. Votre recherche est-elle conçue de manière à empêcher qu'un genre ou une population soit la norme pour l'ensemble?

  On parle de généralisation excessive quand une population est considérée comme la norme pour l’ensemble, c’est-à-dire si une étude portant sur un seul genre prétend tirer des conclusions s’appliquant à tous les genres. On parle d’hyperspécificité quand la recherche est présentée de sorte qu’il est impossible de déterminer si les résultats s’appliquent à un genre ou à tous les genres^{Footnote 3}.

• Remettre en question les données. Votre recherche tient-elle compte de la présence de biais dans les sources de données utilisées ou d'autres ressources consultées?

  La plupart des données (quantitatives ou qualitatives) sont des « constructions », c'est-à-dire qu’elles s’adaptent aux catégories utilisées pour les recueillir et les interpréter et, dans le cas des sujets humains, à la façon dont les sujets de recherche interprètent ce qui leur est demandé et choisissent d’y réagir. Pour le questionnaire d’une enquête à grande échelle, cette « construction sociale » (désignée ainsi en raison de l’influence des grandes normes sociales sur notre façon de réfléchir sur les données) influera surtout sur la conception du questionnaire^{Footnote 4}.