Exploring Profiles of LGBTQ Social Wellbeing in Waterloo Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Literature on the wellbeing of lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer (LGBTQ) people has predominantly examined the negative experiences associated with LGBTQ identity; however, a growing body of literature explores the positive wellbeing of LGBTQ people. The present study examines social wellbeing as the connections across six elements identified in previous literature: discrimination, sense of safety, outness, social support, sense of belonging, and community acceptance. Latent profile analyses (LPA), a person-centered approach, was used to explore these elements of social wellbeing with cisgender LGBQ (n = 406) and transgender (n = 110) participants from a sample of LGBTQ individuals who completed an online survey in Waterloo Region, Ontario, Canada. Four distinct social wellbeing profiles were identified for LGBQ participants, and three profiles were identified for the transgender participants, with varying levels of social wellbeing represented. To further contextualize the profiles, identity and demographic covariates and self-esteem of each profile were assessed. This research demonstrates the value of LPA by contextualizing the distinct ways that LGBTQ people experience social wellbeing, providing guidance to develop services and policies to intentionally recognize the various profiles of people with diverse experiences within the Waterloo Region.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».