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Enregistrement W4292761100 · doi:10.1177/07435584221115351

Age, Autonomy, and Authority of Knowledge: Discursive Constructions of Youth Decision-Making Capacity and Parental Support in Transgender Minors’ Accounts of Healthcare Access

2022· article· en· W4292761100 sur OpenAlexaff
Alic Shook, Diana M. Tordoff, April Clark, Robin Hardwick, Will St. Pierre Nelson, Ira Kantrowitz‐Gordon

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescent Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesUniversity of WashingtonRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésAutonomyTransgenderConfidentialityAmbiguityHealth careFocus groupPsychologySociologySocial psychologyGender studiesPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While access to care is known to improve health outcomes for transgender youth, these youth often face challenges in accessing care related to decision-making capacity and the legal limitations regarding age of consent. In this study, we utilize discourse analytic methods to identify how notions of age, autonomy, and authority of knowledge influence transgender youths’ ability to make agentic decisions about their bodies and health, and better understand the power dynamics present in youths’ relations with parents and providers. We conducted 11 one-on-one interviews with transgender youth between the ages of 13 to 17 and one focus group with high school-age trans youth ( n = 8) in the Seattle-Tacoma area of Washington state. We identified two sets of discourses: (1) discourses of autonomy, which included self-determination, confidentiality, and authority of knowledge and (2) discourses of support, which included role ambiguity, trust/mistrust, and good and bad parents. Findings from this study highlight power dynamics present in trans youths’ relations with parents and providers.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,022
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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