The Hazards of Daily Stressors: Comparing the Experiences of Sexual and Gender Minority Young Adults to Cisgender Heterosexual Young Adults During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Some individuals may be at greater risk for encountering stressors in daily life than others, especially those with minority identities. Initial evidence shows that the disparities between cisgender heterosexual (CH) individuals and sexual and gender minority (SGM) individuals on stress-related experiences may be exacerbated by the COVID-19 pandemic. We examined the daily stressors experienced by undergraduate students during the COVID-19 pandemic (stressor exposure), the association between the experience of daily stress and same-day negative mood (stressor reactivity), and whether these varied between undergraduate students with SGM identities and their CH counterparts using a 14-day daily diary design. We did not find significant differences between SGM and CH groups on stressor exposure or stressor reactivity. One common feature of daily diary data is right censoring, which is when some individuals do not experience specific events during the study duration. We used multilevel survival analysis, which accounts for right censored data, to examine group differences in the risks of stressor exposure. We discuss the statistical issues involved when right-censored cases are not taken into consideration in studies of stressor exposure and propose multilevel survival analysis as one solution to move the field towards more accurately understanding whether, when, and why SGM individuals are at greater risk for stressors.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».