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Enregistrement W4386656730 · doi:10.1093/eurpub/ckab164.597

8.O. Workshop: Developmental assets and resilience in gender minority youth: Towards a balanced research agenda

2021· article· en· W4386656730 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLesbianSexual minorityMinority stressPsychological resilienceTransgenderStigma (botany)InequalityPsychologyGender studiesSocial connectednessSociologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the late 1990s, health inequalities among sexual and gender minority (SGM) youth have been increasingly recognised and investigated. However, most studies have been conducted in North America, while the research landscape in Europe is bleak. Gender minority (e.g. transgender, non-binary, genderqueer and genderfluid) youth receive even less attention than their sexual minority peers (e.g. those identifying as lesbian, gay and bisexual). A growing number of researchers recognise that the studies so far have concentrated on the disproportionate burden SGM youth face across various health outcomes. This maintains a discourse depicting SGM young people as ‘victims' and ‘at risk'. This individualistic approach is problematic because it often fails to consider macro-level determinants of these health inequalities, including societal attitudes towards SGM individuals; processes of structural stigma; lack of visibility and positive role models; and erasure of SGM identities. There is evidence that many SGM youth live happy and balanced lives and have developed resilience in face of adversities. There are developmental assets and positive features associated with being an SGM young person, for instance ‘coming out growth' and a sense of authenticity; support from family and peers; sense of belonging and connectedness to LGBTI+ communities; and civic engagement and community work. We argue that future research should consider these and other developmental assets and positive factors and embrace them in their design. This does not mean that risk factors or existing health inequalities and their determinants (e.g. structural stigma and minority stress) should be downplayed or minimised. A balanced approach is needed, which strives to also understand the empowering factors that contribute to SGM youth resilience, and developmental ‘assets' which help them to grow and flourish. This workshop will present work of key researchers in the area of gender minority youth research in Europe and North America, including findings from evidence synthesis, methodological developments and concrete evidence on developmental assets. The first presentation by Elena Vaughan et al. will showcase a two-phased landscape and knowledge gap study which synthesises European research with SGM youth. Concepcion Moreno-Maldonado et al. will present evidence on how community engagement among gender minority youth in Spain is associated with health-related quality of life. Ashley Taylor et al. will introduce findings from the Canadian Trans Youth Health Survey on the importance of having positive role models for gender minority young people. In the final presentation, Elizabeth M. Saewyc will showcase how gender minority youth were identified in the British Columbia Adolescent Health Survey. Following the presentations, we look forward to discussing the findings and future perspectives on health research with gender minority youth with attendees. Key messages Research on gender minority youth has largely concentrated on risk factors and maintained a ‘victim’ discourse, while developmental assets and sources of resilience receive less attention. Researchers from Europe and North America present evidence on the positive aspects of gender minority young people’s lives and argue for a more balanced perspective for future studies.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,008

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 Opus0,384
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,088 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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