Multidimensional and Intersectional Gender Identity and Sexual Attraction Patterns of Adolescents for Quantitative Research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».