Considering First Nations LGBTIQ+ identity in anti-racist healthcare: Relations between comfort in healthcare, microaggressions and wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
First Nations scholars and practitioners have increasingly called for anti-racist healthcare to address disparate health outcomes between First Nations and non-First Nations Australians. However, these arguments largely miss the significant negative impact that colonial heterosexism and cisgenderism (i.e. discrimination and marginalisation of queer and transgender peoples) have on LGBTIQ+ (lesbian, gay, bisexual, transgender, intersex, queer/questioning) First Nations peoples' wellbeing. To address this gap, survey data from 63 First Nations LGBTIQ+ adults in Western Australia were utilised to illustrate the impact of racism, heterosexism and cisgenderism in healthcare settings on First Nations LGBTIQ+ peoples' wellbeing. This study examined relations between participant wellbeing and 1) their comfort in being asked about their LGBTIQ+ and First Nations identity by a health provider, and 2) their experiences of race-based and LGBTIQ+-based discrimination (microaggressions) in broader community settings. Higher comfort in being asked about LGBTIQ+ identity was associated with higher wellbeing, whereas experiencing LGBTIQ+-based microaggressions within First Nations communities was associated with lower wellbeing. These findings add to the literature by showing that First Nations LGBTIQ+ patients experience additional discrimination. This paper also discusses findings with reference to settler-colonial racism (i.e. the racism enacted against First Nations LGBTIQ+ peoples to maintain settler norms and control) and offers suggestions for updating anti-racist healthcare.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».