Differences in Rape Acknowledgment and Mental Health Outcomes Across Transgender, Nonbinary, and Cisgender Bisexual Youth
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to document the rates of rape acknowledgment (labeling rape as rape rather than using a minimizing label) and the corresponding mental health correlates using the minority stress framework in a unique and vulnerable sample: racially diverse sexual and gender minority young adults. Participants were 245 young adults who identified their sexual orientation as under the bisexual umbrella. A total of 159 of these participants (65.2%) identified their gender identity as nonbinary. All participants completed a series of online questionnaires regarding their sexual victimization history, mental health outcomes (depression, anxiety, and posttraumatic stress disorder [PTSD]), and constructs relevant to minority stress theory (level of outness, internalized bisexual negativity, connection to LGBTQ [lesbian, gay, bisexual, transgender, questioning] community). Rape acknowledgment was significantly greater among gender nonbinary participants (79.9%) than among trans and cisgender male participants (17.9%). Lack of rape acknowledgment was associated with increased anxiety, depression, and PTSD. Outness was significantly associated with greater rape acknowledgment. Despite the highly increased vulnerability for sexual violence among sexual and gender minorities, very little is understood about the mechanisms of this increased vulnerability or their unique needs for recovery. The results of this study strongly suggest the importance of a minority stress framework for understanding this increased vulnerability and for designing sexual violence prevention and recovery interventions for sexual and gender minority populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».