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Enregistrement W2571983349 · doi:10.1080/15313204.2016.1263817

A Mixed-Methods Inquiry Into Trans* Environmental Microaggressions on College Campuses: Experiences and Outcomes

2017· article· en· W2571983349 sur OpenAlexaff
Michael R. Woodford, Jessica Joslin, Erich N. Pitcher, Kristen A. Renn

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnic & Cultural Diversity in Social Work · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesCollege of Education, Michigan State UniversityNational Center for Institutional Diversity, University of Michigan
Mots-clésPsychologyInclusion (mineral)Mental healthClinical psychologySocial psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experiences, including with environmental microaggressions, and well-being of trans* collegians remain an under-researched topic. In this mixed-methods study of a survey sample of 152 trans* collegians, multivariable regression findings suggest that the frequency of experiencing select trans* environmental microaggressions (e.g., not having access to comfortable bathrooms as a trans* person) are associated with increased risk for poorer academic outcomes (e.g., developmental challenges) but are not associated with mental health outcomes. Furthermore, interviews with 18 trans* collegians suggest that students face several systemic microaggressions, including difficulties advancing trans* inclusion. Various reactions, including paths of resistance, were identified. Implications are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations68
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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