Community (dis)connectedness and identity among LGBTQIA+ people during the COVID-19 pandemic: a qualitative cross-sectional and longitudinal trajectory study
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus (COVID-19) pandemic and associated shelter-in-place ordinances rapidly limited access to in-person social interactions, raising concerns of diminishing social support and community cohesion while psychological stressors increased. For LGBTQIA+ people, connectedness to the LGBTQIA+ community buffers against the harmful effects of stressors and decreases risks for poor psychological and behavioural health outcomes. The current study uses qualitative cross-sectional (between-person) and trajectory (within-person) analysis methods to characterise how LGBTQIA+ people’s perceptions of community connectedness shifted during the first year of the pandemic. A convenience sample of LGBTQIA+ people in the U.S. completed an initial online survey in September 2020 (n = 298 and a follow-up survey in September 2021; n = 129). The survey included questions about changes in connectedness to the LGBTQIA+ community since the pandemic’s beginning. Eight cross-cutting themes (related to identity shifts/exploration, disconnection, online connections, and increased awareness of social justice issues) were identified and then organised within each level of the LGBTQIA+ Social-Ecological Model (i.e. the individual-, couple-, interpersonal-, organisational-, community-, and chronosystem- level). Given the importance of social support for LGBTQIA+ wellbeing, more longitudinal research is needed to determine whether these changes persist after the resolution of the acute phase of the pandemic.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».