Age and Gender Identity in the Relationship Between Minority Stress and Loneliness: A Global Sample of Sexual and Gender Minority Adults
Notice bibliographique
Résumé
Loneliness is prevalent among sexual minority adults and is associated with minority stress. Yet there is limited understanding of how loneliness and minority stress vary across key demographic variables. This cross-sectional study explored age and gender differences in a minority stress model linking sexual orientation marginalization to social and emotional loneliness via proximal stress (internalized homonegativity, concealment, and stigma preoccupation) and via social anxiety and inhibition. The study also assessed age and gender differences in the protective influence of LGBTQ community involvement. 7,856 sexual minority adults from 85 countries completed an online survey. They were categorized as emerging adults (18−24, n = 3,056), young adults (25−34, n = 2,193), midlife adults (35−49, n = 1,243), and older adults (50−88, n = 1,364). Gender identity groups were cisgender men (n = 4,073), cisgender women (n = 3,017), and transgender individuals (n = 766). With each successive age group, there was a lower prevalence of sexual orientation marginalization, proximal stress, social anxiety, inhibition, and emotional loneliness, along with more community involvement. Sexual orientation marginalization was more pronounced among cisgender women and, especially, transgender individuals. The latter also exhibited the most social anxiety, inhibition, loneliness, and community involvement. Proximal stress was more prevalent among cisgender men than cisgender women and transgender individuals. Multiple group structural equation modeling supported the applicability of the loneliness model across age and gender groups, with only a few variations; these mainly related to how strongly community involvement was linked to marginalization, internalized homonegativity, and social loneliness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».