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Enregistrement W3199624445 · doi:10.3389/fpsyg.2021.697373

Multidimensional and Intersectional Gender Identity and Sexual Attraction Patterns of Adolescents for Quantitative Research

2021· article· en· W3199624445 sur OpenAlexaff
Wassilis Kassis, Dilan Aksoy, Céline A. Favre, Sibylle Artz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyAndrogynyDevelopmental psychologyStructural equation modelingAnxietySexual identityClinical psychologyMasculinityHuman sexualitySociologyGender studiesPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To identify and compare gender identity and sexual attraction (GISA) patterns using a latent class analysis (LCA), questionnaire data from a cross-sectional study on social resilience in adolescence was conducted in 2020, using a sample of 785 Swiss seventh grade high school students. Following McCall’s complex intersectionality approach, we applied an intracategorical and intersectional approach to reshape, differentiate, and critique the existing binary, heteronormative GISA categorization. To empirically validate the detected classes according to content, we measured the participants’ psychological characteristics with measures of self-esteem, social competence, symptoms of anxiety and depression, dissociation, social desirability, and emotional styles, and related these measures to the respective GISA patterns the LCA detected. The results of our multistep LCA endorsed that heteronormatively binary gender identities are far too simplistic to fully illustrate adolescents’ differences and similarities where gender is concerned. Out of the subsample of n = 785 adolescents (375 identified as “assigned females” and 410 “assigned males”), three significant subgroups of multidimensional GISA patterns emerged for both assigned females and males where differences within the identified GISA groups were larger than those between traditional “boys” and “girls” overall. The LCA demonstrated that the six classes with GISA indicators could be described as low GISA diverse ( cis /heterosexual), intermediate GISA diverse (gender identity diverse and/or sexual diverse), high GISA diverse (gender diverse/sexual diverse) for both assigned males and females thus showing that GISA and the psychological state according to gender variance is greater within groups of assigned females and assigned males than between these groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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