Typologies of Minority Stressors and Depressive Symptoms among LGBTQ Employees in the Workplace: A Moderated Mediation Model of Workplace Climate and Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The pathways between minority stressors and depressive symptoms require a nuanced understanding of how these stressors affect the mental health of sexual and gender minority people. It remains unclear whether minority stressors are associated with depressive symptoms through perception of workplace climate and if resilience moderates these effects. Methods This study examined the direct and indirect effects of different minority stressors (experiences of discrimination, internalized homophobia, expectations of rejection, and concealment of identity) on depressive symptoms through the mediating factor of perception of workplace climate and the moderating factor of resilience. Chinese lesbian, gay, bisexual, trans, and queer (LGBTQ) employees ( N = 706) completed a cross-sectional online survey in 2021–2022. We examined the moderated mediating effects using PROCESS macro with a bootstrapping approach. Results Mediation results showed that the four minority stressors were each negatively associated with perceptions of workplace climate, which were associated with higher levels of depressive symptoms among Chinese LGBTQ employees. Moderated mediation models demonstrated that the conditional indirect effects of different types of minority stressors on depressive symptoms through perception of workplace climate were only significant for those with lower levels of resilience. Conclusions Extending the minority stress model to work settings, this study offers new knowledge about the mediating role of perception of workplace climate in the relationship between minority stressors and depressive symptoms. Knowledge about the moderating role of resilience also informs targeted interventions. Policy Implications Interventions targeted at reducing minority stressors, enhancing perceived workplace climate, and promoting resilience are vital to enhance LGBTQ individuals’ mental health.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».