Queering Public Health: A Critical Examination of Healthcare Access and Gender Expression among Trans, Nonbinary, and Other Gender Nonconforming People during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Research documenting the impact of COVID-19 on Two-Spirit, lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer (2SLGBTQ+) populations in Canada is limited. Our objectives were to investigate the impact of COVID-19 lockdown measures on the lives of trans, nonbinary, and other gender nonconforming (TGNC) people. Engage COVID-19 is a mixed methods study examining the impact of COVID-19 on gay, bisexual, queer, and other men who have sex with men (GBQM) living in Vancouver, Toronto, and Montreal, Canada. Using purposive sampling, we conducted in-depth qualitative interviews (between November 2020–February 2021 and June–October 2021) with 93 participants who discussed the impact of COVID-19 on their lives. Seventeen participants were identified as TGNC. TGNC participants reported barriers to trans healthcare during the initial months of the COVID-19 pandemic. Several participants indicated that some public health interventions during COVID-19 (i.e., lockdowns) eased the pressure to “perform” gender due to fewer in-person interactions. During lockdowns, TGNC participants increasingly cultivated community networks online. Nevertheless, participants reported longing for the social support that was available to them during pre-COVID. Lack of access to community spaces during lockdowns had a negative impact on participants’ mental health, despite reduced pressure to perform gender and opportunities for social engagement in online spaces.
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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 | 0,020 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».