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Enregistrement W4296126919 · doi:10.1080/15299716.2022.2116515

A Quantitative Intersectional Exploration of Sexual Violence and Mental Health among Bi + People: Looking within and across Race and Gender

2022· article· en· W4296126919 sur OpenAlexaff
Corey E. Flanders, Mya Wright, Saachi Khandpur, Sara Kuhn, RaeAnn E. Anderson, Margaret Robinson, Nicole A. VanKim

Notice bibliographique

RevueJournal of Bisexuality · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMental healthPsychologyLesbianSexual minorityClinical psychologyAnxietyStigma (botany)Depression (economics)Sexual violencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Young bisexual people report disparities related to mental health and sexual violence compared to their heterosexual and gay/lesbian peers. However, the majority of research in these areas does not employ an intersectional design, despite evidence that health outcomes vary by race and gender within bi + populations. The goal of this paper is to provide an intersectionally-informed exploration of the prevalence of sexual violence among a diverse sample of 112 bi + people age 18-26, as well as descriptive data on stigma, mental health, and social support. Most (82%) of participants reported at least once experience of sexual violence since the age of 16. Sexual violence was positively associated with sexual stigma, anxiety, depression, and suicidality. Nonbinary participants reported greater prevalence of violence, exposure to stigma, and worse mental health outcomes relative to cisgender participants. Nonbinary BIPOC participants reported higher levels of anxiety and depression than cisgender BIPOC participants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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