COVID-19 pandemic experiences of LGBTQIA + Asian youth in Canada
Notice bibliographique
Résumé
LGBTQIA + Asian youth face unique challenges due to their intersecting identities (i.e. racial discrimination from LGBTQIA + communities, and LGBTQIA+ -related stigmatization from their Asian culture). The COVID-19 pandemic exacerbated existing intersectional challenges due to the closure of community spaces for LGBTQIA + Asian youth, spaces which served as a safe haven from home and anti-Asians sentiments. Thus far, there have been no studies examining how the COVID-19 pandemic was experienced by LGBTQIA + Asian Canadian youth. To address this, we completed eight online focus group discussions with 30 LGBTQIA + Asian youth from across Canada, alongside a brief quantitative questionnaire to explore specific components of participants’ mental health and well-being. Quantitative findings suggested many participants were experiencing negative mental health outcomes (i.e. stress, anxiety, and depression). Thematic qualitative analysis showed that, despite various negative impacts of COVID-19 restrictions and increased anti-Asian sentiments, restrictions allowed youth to further explore their own sexual orientations and gender identities. Participants also shared that the #stopAsianhate movement was empowering, however it largely excluded LGBTQIA+ Asian voices. With the unique intersectional challenges experienced during the COVID-19 pandemic, this study highlights the importance of maintaining inclusive supports that consider the unique intracategorical complexities experienced by LGBTQIA +Asian youth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».