“Pray That God Will Change You”: The Religious Social Ecology of Bias-Based Bullying Targeting Sexual and Gender Minority Youth—A Qualitative Study of Service Providers and Educators
Notice bibliographique
Résumé
The bullying of sexual and gender minority youth (SGMY) is pervasive, with documented negative impacts on health. We explored the social ecology of bullying of SGMY, with a focus on religion as a source or context of bullying. Semistructured interviews with service providers, educators, and administrators in Toronto, Canada, who work with SGMY explored perspectives on the bullying of SGMY, focusing on religiously based bullying and strategies for intervention. Interviews (45-60 minutes) were recorded, transcribed, and analyzed using thematic content analysis. The data revealed religiously based homophobic discourse that permeates religious (places of worship, faith-based schools) and secular microsystems (public schools, families) across SGMY’s social ecology. The language and ideology of “sin” and “conversion” were evidenced in direct religiously based bullying of SGMY in schools, and victimization in places of worship and family microsystems, as well as serving as a rationale for bullying and nonintervention by teachers, school staff, administrators, and family members. Multisectoral and multilevel influences of religiously based sexual prejudice on the bullying of SGMY suggest that existing individual-level and microsystem-level responses in schools should be augmented with institutional, policy, and legal interventions in SGMY’s more distal social ecology in order to effectively prevent religiously based homophobic bullying.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».