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Enregistrement W2898359258 · doi:10.28984/drhj.v2i0.132

The Health Needs and Experiences of Trans Residents in Small and Rural Areas

2018· article· en· W2898359258 sur OpenAlexaffvenue
Tanya Shute

Notice bibliographique

RevueDiversity of Research in Health Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderHealth careDenialFocus groupRural areaNursingQualitative researchMedicinePsychologyGerontologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief paper summarizes the findings from a community-based research project examining the health needs and experiences of trans-identified people in small and rural communities as presented at the 9th annual Laurentian University Faculty of Health conference. This study involved residents who identify as transgender living in North Simcoe/Muskoka, an area comprised of small, rural, suburban and remote communities. It employed a mixed method design, with quantitative findings derived from a comprehensive online survey and qualitative findings from a series of community focus groups. A sample of findings related to health care experiences grounded in the voices of participants was presented. These findings included several common themes that characterize the health service encounter of residents who are transgender. The health care experience of trading off competent trans-specific health care provision for respect and willingness on behalf of the health care practitioner was common, and provides evidence for the lack of trans-specific health care available in these areas. Experiences of service denial or rejection as a result of their trans identities or gender expression were also common. Residents who are transgendered in areas where there is a lack of service infrastructure are also forced to become their own health care experts, a necessary and distressing reality of accessing health care as a transgender individual in small and rural areas.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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