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Enregistrement W4384568705 · doi:10.36315/2023inpact025

AN EXAMINATION OF 2SLGBTQIA+ PSYCHOLOGICAL WELLBEING IN CANADA AND THE UNITED STATES

2023· article· en· W4384568705 sur OpenAlexaffabout
Patrick Hickey, Lisa A. Best, David Speed

Notice bibliographique

RevuePsychological applications and trends · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to the general population, members of the 2SLGBTQIA+ community demonstrate lower mental health, psychological wellbeing, and life satisfaction (Conlin et al., 2019).An online questionnaire was administered to 534 participants across Canada (59.5%) and the United States (40.5%) to assess psychological wellbeing across sexual orientation and gender identity.Respondents were separated into four distinct categories to identify group differences: sexual minority (44.6%), gender minority (4.5%), double minority (sexual + gender minority; 26%), and non-minority (24.9%).A series of Chi-square tests and analyses of variance (ANOVA) were used to identify differences across groups and region.2SLGBTQIA+ participants reported significantly higher anxiety, depression, and loneliness (family, social) as well as lower life satisfaction than non-2SLGBTQIA+ participants.Further, significant group differences were found on some psychosocial measures; for example, double minority participants reported the lowest satisfaction with life and highest family loneliness relative to both sexual and non-minority categories.Overall, there were no differences between 2SLGBTQIA+ participants in Canada and the United States.Results demonstrate the continued disparity between 2SLGBTQIA+ and non-2SLGBTQIA+ populations in psychological wellbeing, with some poorer outcomes for double minority participants and limited differences between 2SLGBTQIA+ participants in Canada and the United States.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,346 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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