Transgender exclusion from the world of dating: Patterns of acceptance and rejection of hypothetical trans dating partners as a function of sexual and gender identity
Notice bibliographique
Résumé
The current study sought to describe the demographic characteristics of individuals who are willing to consider a transgender individual as a potential dating partner. Participants ( N = 958) from a larger study on relationship decision-making processes were asked to select all potential genders that they would consider dating if ever seeking a future romantic partner. The options provided included cisgender men, cisgender women, trans men, trans women, and genderqueer individuals. Across a sample of heterosexual, lesbian, gay, bisexual, queer, and trans individuals, 87.5% indicated that they would not consider dating a trans person, with cisgender heterosexual men and women being most likely to exclude trans persons from their potential dating pool. Individuals identifying as bisexual, queer, trans, or non-binary were most likely to indicate a willingness to date a trans person. However, even among those willing to date trans persons, a pattern of masculine privileging and transfeminine exclusion appeared, such that participants were disproportionately willing to date trans men, but not trans women, even if doing so was counter to their self-identified sexual and gender identity (e.g., a lesbian dating a trans man but not a trans woman). The results are discussed within the context of the implications for trans persons seeking romantic relationships and the pervasiveness of cisgenderism and transmisogyny.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».