Need for more research on and health interventions for transgender people
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Recently, lesbian, gay, bisexual, and transgender (LGBT) scientific production is growing, but transgender (TG) people is less considered in the LGBT-related research, highlighting the lack of representative data on this neglected population. METHODS: To assess the current status of scientific production on TG population, a bibliometric study was performed using the articles on TG people deposited in five databases, including PubMed/Medline, Scopus, Science Citation Index (SCI), Scientific Electronic Library Online (SciELO) and Latin American and Caribbean Health Sciences Literature (LILACS). RESULTS: The PubMed/Medline search retrieved 2370 documents, which represented 0.008% of all articles recorded in Medline. The Scopus search identified 4974 articles. At SCI, 2863 articles were identified. A search of the SciELO database identified 39 articles, whereas the LILACS search identified 44 articles. Most papers were from the US (57.59%), followed by Canada (5.15%), the UK (4.42%), Australia (3.19%), The Netherlands (2.46%) and Peru (1.83%). These six countries accounted for 74.6% of all scientific output. CONCLUSIONS: The findings indicate that the TG-related research is low, especially in low-income developing countries, where stigma and discrimination are common. More awareness, knowledge, and sensitivity in healthcare communities are needed to eliminate barriers in health attention and research in this population.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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