Development and Validation of the Nonbinary Distal Minority Stressors, Proximal Minority Stressors, and Resilience Scales
Notice bibliographique
Résumé
Nonbinary populations face considerable mental health disparities likely due to their experiences of minority stress. Nonbinary people face similar minority stressors as trans men and trans women, but they also face unique stressors due to living in a world structured around the gender binary. Although validated measures exist that measure minority stress and resilience among trans and nonbinary people broadly (e.g., Testa et al., 2015), to date, no validated measures exist that capture the unique minority stress and resilience experiences of nonbinary people. Our study aimed to develop and validate three scales: the Nonbinary Distal Minority Stressors Scale (Nbi-DMSS), the Nonbinary Proximal Minority Stressors Scale (Nbi-PMSS), and the Nonbinary Resilience Scale (Nbi-RS). We recruited a large, racially diverse sample of nonbinary adults (N = 611) who live in the U.S. or Canada. Results showed that all measures have strong structural, convergent, discriminant, and criterion-related validity and that the scales and their subscales are reliable. Invariance testing found that the scales were valid across race, assigned sex, and age cohorts. Our study also advances minority stress theory by presenting the nonbinary minority stress and resilience model, which includes unique nonbinary minority stressors such as invalidation, burdening, binary normativity, and mental and emotional labor, and unique nonbinary resilience factors such as gender validation and critical consciousness. The nonbinary minority stress and resilience model and scales can advance research and clinical work to support the unique needs of nonbinary populations.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».