Design and pilot evaluation of a brief intervention to reduce transphobia and improve attitudes of government officials to address legal gender affirmation needs of transgender people in Peru
Notice bibliographique
Résumé
Legal gender affirmation – legal name and gender marker change – is an important health-promoting health determinant for transgender people. In Peru, the state's failure to universally recognize transgender people’s legal identity limits standardized legal affirmation procedures, including the paucity of government officials trained in gender affirmation strategies. This project, in partnership with Registro Nacional de Identificación y Estado Civil (RENIEC) and transgender communities, designed and piloted a group-based intervention to sensitize government officers to the importance of gender-concordant identity documents. Between August 2017 and February 2018, three in-person group intervention sessions were held (each 3–4 hours) with 51 government officers. Guided by Gender Affirmation and Structural Violence Frameworks, the intervention utilized Adult Learning Theory and applied storytelling and testimonials as pedagogy. Pre-/post-test surveys were administered (19 true/false items, summed to create an index score measuring knowledge and attitudes toward transgender people). Within-person changes in pre-/post-intervention scores were evaluated using paired t-tests. Pre-/post-test data were available for 41 participants. After the intervention, there were improvements in knowledge and more favorable attitudes toward transgender people (pre-test mean = 14.09, SD = 2.33 vs. post-test mean = 15.62, SD = 1.82; difference = 1.53, 95% CL = 0.60, 2.67; t-test = 3.30 [df = 46]; p = 0.002). The intervention was feasible to conduct and garnered high acceptability. The results suggest the promise of this brief intervention for future research and testing before potential later implementation and scale-up to increase the capacity of government officers to address legal gender affirmation for transgender people in Peru.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».