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Enregistrement W2300372181 · doi:10.2196/publichealth.4742

Intragroup Stigma Among Men Who Have Sex with Men: Data Extraction from Craigslist Ads in 11 Cities in the United States

2016· article· en· W2300372181 sur OpenAlexvenueno aff
Tamar Goldenberg, Dhrutika Vansia, Rob Stephenson

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyStigma (botany)Social psychologyDemographyAdvertisingCriminologySociologyBusinessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM) regularly experience homophobic discrimination and stigma. While previous research has examined homophobic and HIV-related intergroup stigma originating from non-MSM directed at MSM, less is known about intragroup stigma originating from within MSM communities. While some research has examined intragroup stigma, this research has focused mostly on HIV-related stigma. Intragroup stigma may have a unique influence on sexual risk-taking behaviors as it occurs between sexual partners. Online sexual networking venues provide a unique opportunity to examine this type of stigma. OBJECTIVE: The purpose of this study is to examine the presence and patterns of various types of intragroup stigma represented in Men Seeking Men Craigslist sex ads. METHODS: Data were collected from ads on Craigslist sites from 11 of the 12 US metropolitan statistical areas with the highest HIV/AIDS prevalence. Two categories of data were collected: self-reported characteristics of the authors and reported biases in the ads. Chi-square tests were used to examine patterns of biases across cities and author characteristics. RESULTS: Biases were rarely reported in the ads. The most commonly reported biases were against men who were not "disease and drug free (DDF)," representing stigma against men living with HIV or a sexually transmitted infection. Patterns in bias reporting occurred across cities and author characteristics. There were no variations based on race, but ageism (mostly against older men) varied based on the ad author's age and self-reported DDF status; bias against feminine gender expression varied based on self-reported sexual orientation; bias against "fat" men varied by self-reported DDF status; bias against "ugly" men varied by a self-report of being good-looking; and bias against people who do not have a DDF status varied based on self-reported HIV status and self-reported DDF status. CONCLUSIONS: Despite an overall low reporting of biases in ads, these findings suggest that there is a need to address intragroup stigma within MSM communities. The representation of biases and intragroup stigma on Craigslist may result from internalized stigma among MSM while also perpetuating further internalization of stigma for men who read the sex ads. Understanding patterns in the perpetuation of intragroup stigma can help to better target messages aimed at making cultural and behavioral shifts in the perpetration of intragroup stigma within MSM communities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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