Narrative processing of anti-LGBTQ+ victimisation: exploring themes of redemption and meaning
Notice bibliographique
Résumé
Despite increasing social acceptance, anti-LGBTQ+ victimisation remains a major risk to the well-being of LGBTQ+ people in Canada. Research has robustly shown that anti-LGBTQ+ victimisation is associated with indicators of negative mental health. Research is needed to better understand the ways that LGBTQ+ people adaptively cope with such victimisation experiences. Addressing this need, in the current study, 30 LGBTQ+ adults (19 to 66 years of age; M = 36.87; SD = 11.42) from a large Canadian city provided narrative reconstructions of victimisation experiences. These narratives were content analysed for themes of redemption and meaning making. Somewhat surprisingly, less than half of the sample narrated their experiences with themes of redemption and meaning. When it was present, redemption and meaning manifested in diverse ways across participants. Examples of redemptive themes included achieving a sense of justice, expressing generative concern for the welfare of other people, and finding a deeper level of self-acceptance. Examples of meaning making included lessons about personal safety, new positive and negative self-understandings, and wisdom into how to deal with life. The significance of these results is discussed within the context of psychotherapy with anti-LGBTQ+ victims.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».