Transgender fashion: Fit challenges and dressing strategies
Notice bibliographique
Résumé
Clothing is part of our material culture and allows individuals to portray their self-image and articulate their personas to others. Clothing is performative and helps position individuals as their desired gender, which is why clothing is so important to transgender people. While the transgender medical experience has been examined, few have investigated wardrobe building for transgender people undergoing hormone replacement therapy (HRT). This research explored clothing worn by two trans women, and a trans man who experienced pregnancy, to answer the research question ‘What are the clothing issues and dressing strategies of transgender individuals?’. A convenience sample (n=3) was recruited using snowball methods. Data collection followed three phases to foster a empathy and learning utilizing a qualitative, human-centred approach. To better understand the market, research began with a competitive analysis of retailers and bloggers catering to this niche market. At-home wardrobe interviews utilized participant’s clothing as probes to discuss and demonstrate anatomy in relation to clothing choices and how participants felt when wearing the right clothing. Themes in the data included transition strategies, shopping and fit challenges as well as clothing solutions. Key outfits were photographed, providing insights regarding clothing assortment, fit criteria, as well as desirable/problematic design details and styling tips used to achieve the desired aesthetic/identity. The findings of this study offer empowering strategies to support wardrobe choices for transgender people and are important to designers, product developers and retailers.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».