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Enregistrement W4394706341 · doi:10.1016/j.lana.2024.100737

Discriminatory experiences among gay, bisexual, and other men who have sex with men, and transgender and non-binary individuals: a cross sectional analysis

2024· article· en· W4394706341 sur OpenAlexaff
Lucilene Freitas, Thiago S. Torres, Brenda Hoagland, Mayara Secco Torres Silva, Valdiléa G. Veloso, Beatriz Grinsztejn, João Luiz Bastos, Paula M. Luz

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFundação Oswaldo CruzFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésTransgenderPsychologyDemographyRace (biology)IntersectionalityClinical psychologyGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Several systems of oppression combine in complex ways to impact the lives of minority populations. Following an intersectionality framework, we assessed the frequency and perceived reasons for discrimination among gay, bisexual, and other cisgender men who have sex with men (MSM) and transgender and non-binary individuals (TGNB), stratified by race. Methods Online survey among MSM and TGNB ≥18 years living in Brazil, between November/2021 and January/2022. We used the 18-item Explicit Discrimination Scale to assess day-to-day experiences of differential treatment, and perceived discrimination. For each item, participants indicated their perceived reasons for differential treatment using 14 pre-defined options. Negative binomial regression models assessed if race was a significant predictor of discrimination. Subsequent models, stratified by race, examined associations of perceived reasons and number of reasons with perceived discrimination. Findings Of 8464 MSM and TGNB, 4961 (58.6%) were White, 2173 (25.7%) Pardo (Brazil's official term for admixed populations), and 1024 (12.1%) Black. Black participants' scores for perceived discrimination (mean, standard deviation) were higher (10.2, 8.8) [ Pardo (6.5, 6.8), White (5.2, 5.7)], and race was both the main reason for and the strongest predictor of perceived discrimination. The number of reasons participants used to interpret their discriminatory experiences was also a predictor of discrimination score among White, Pardo , and Black participants. Interpretation LGBTQIA+phobia was highly prevalent among all participants. Additionally, our results indicated that Black MSM and TGNB participants were more frequently discriminated against than other racial groups, with racial discrimination uniquely contributing these experiences. Funding Fundação Oswaldo Cruz, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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