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Enregistrement W4391428009 · doi:10.1002/pits.23157

<i>When we go to ask for help, they don't understand how to help us</i>: Understanding how youth with childhood histories of conduct problems link sexuality and gender to school‐based service use

2024· article· en· W4391428009 sur OpenAlexafffund
Shayla Chilliak, Alexa Martin‐Storey, Michèle Déry, Caroline E. Temcheff, Mélanie Lapalme

Notice bibliographique

RevuePsychology in the Schools · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyHuman sexualityAsk priceDevelopmental psychologySocial psychologyGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gender and, to a lesser extent, sexual identity, are relevant factors in understanding variance in the prevalence, consequences, and treatment of conduct problems. The current study uses thematic analysis to explore how youth with early‐onset conduct problems and extensive histories of school‐based service use perceive gender and sexuality as impacting their service use experiences. Qualitative analysis of interviews with 41 youth (17–21 years old; 53.7% women) yielded themes pertaining to gender, sexual identity, and discrimination in service use contexts. Identified themes included homophobia in service use and adjacent school contexts, stereotypes around masculinity and femininity as conditioning peer and school staff's behavior, and salience of sexuality across developmental stages and historical timeframes. Results suggest that increased school staff training and school‐based interventions be implemented to support gender and sexual diversity, both within services for conduct problems and more broadly in school contexts. In particular, the current findings highlight homophobia as a factor limiting boys' access to mental health services.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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