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Enregistrement W4283026752 · doi:10.1016/j.ssmqr.2022.100114

LGBTQ+ identity concealment and disclosure within the (heteronormative) health professions: “Do I? Do I not? And what are the potential consequences?”

2022· article· en· W4283026752 sur OpenAlexafffundabout
Brenda L. Beagan, Stephanie R. Bizzeth, Tara Pride, Kaitlin R. Sibbald

Notice bibliographique

RevueSSM - Qualitative Research in Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensDartmouth General HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHeterosexismHeteronormativityQueerIdentity (music)HarmContext (archaeology)Self-disclosurePsychologySocial psychologyQualitative researchSociologyHomosexuality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the power-laden context of the health professions, disclosure of LGBTQ+ (or queer) identities carries particular risks, with disclosures to patients/clients seen as ‘unprofessional.’ Pervasive heterosexism and heteronormativity regulate professionals toward conformity, leaving them with ongoing strategic decision-making regarding identity concealment/disclosure. In this qualitative study with 13 health professionals (nurses, physicians, occupational therapists) from across Canada we used in-depth interviews to examine how they engaged with concealment/disclosure and impression management in heteronormative professional contexts. Most disclosed at least selectively with colleagues, but far more rarely with patient/clients, citing harm to therapeutic rapport and violation of professional boundaries. Navigating concealment/disclosure was exhausting and energy-consuming, with constant risk-benefit calculations on multiple levels. Culture change within the professions is critical to create work contexts in which LGBTQ ​+ ​people can be fully themselves, in turn providing safer spaces for queer patients/clients.

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)0,017
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,023
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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