Descriptive Evidence of COVID-19’s Impact on Black LGBTQ Adults Amidst Ongoing Health Inequities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Black LGBTQ people significant challenges and discrimination as they face the barriers of living at the intersection of multiply marginalized identities, which have worsened during the coronavirus pandemic. At a baseline, LGBTQ people exhibit elevated risk of being negatively impacted by the pandemic across health, economic and other social outcomes (Cahill et al., 2020; Heslin & Hall, 2021; Human Rights Campaign, 2020). Black LGBTQ people have also suffered significant economic losses (Human Rights Campaign Foundation, 2020) . Methods: The Human Rights Campaign Foundation and AARP supported and partnered with Community Marketing & Insights to conduct a survey of 1,815 Black LGBTQ adults in the United States. The online survey was fielded between September 21 and October 30, 2020. Many Black LGBTQ adult participants report healthcare discrimination in the last three years, with 19% reporting racial discrimination and 11% reporting sexual orientation-based discrimination. Furthermore, 31% of Black transgender adults report healthcare discrimination in the last three years. Preventing or treating COVID-19 is an important health concern to 67% of Black LGBTQ adults aged fifty-five and older, 63% of Black LGBTQ adults aged thirty-five to fifty-four and 53% aged eighteen to thirty-four. Overall, Black LGBTQ adults report being significantly impacted by the pandemic, including negative impacts on their social health (60%), mental health (44%), the physical health of their close friends and family (33%), their finances (30%), and their employment status (22%). Overall, one-quarter (25%) of Black LGBTQ adults had at least one close friend or family member die from coronavirus illness.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».