Need for more research on and health interventions for transgender people
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».