Transgender and Gender-Diverse People's Experiences of Minority Stress, Mental Health, and Resilience in Relation to Perceptions of Sociopolitical Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The sociopolitical context in which transgender and gender-diverse (TGD) people live has significant effects on mental health. We examined whether perceptions of context (TGD people's perceptions of how TGD people were viewed) differed across four United States (U.S.) states and associations with mental health and identity pride, the mediational effects of minority stressors, and potential buffering effects of resilience. Methods: =158; ages 19-70, mean=33.06) completed questionnaires assessing their perceptions of how TGD people were viewed in their local area and in the U.S., as well as scales assessing minority stressors, pride, resilience, and mental health. Data were collected during Fall 2019 to Spring 2020. Results: Oregon participants viewed perceptions in their state the most positively, with no state-level differences in terms of broader U.S. perceptions. Tennessee participants experienced more expectations of rejection; however, there were no differences across the states in other minority stress variables, identity pride, resilience, or mental health. Participants who viewed their area as having more negative views of TGD people reported higher levels of discrimination, expectations of negative events, internalized stigma, and anxiety, as well as less pride. The effects of perceptions of local context on mental health were partially explained by enacted stigma and internalized stigma. Resilience did not buffer the effects of perceptions of the local context on mental health or pride. Conclusion: Context is important to shaping exposure to minority stressors and mental health, potentially through increasing enacted and internalized stigma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».