Disparities in quality of life by race, gender, and sexual orientation: An intersectional analysis of population-representative data in Gauteng, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
South Africa's history of apartheid has led to persistent inequalities. While progress has been made since 1994, disparities in quality of life (QoL) remain, particularly along racial lines. This study examines how race, gender, and sexual orientation intersect to influence QoL in Gauteng - South Africa's most populous and economically vibrant province. Using data from the Gauteng City-Region Observatory's QoL 6 (2020/2021) Survey, we analyzed a sample of 10,760 respondents. We employed inverse probability weighting with regression adjustment (IPWRA) to estimate the Average Treatment Effect (ATE) of race, gender, and sexual minority status on QoL, while controlling for socioeconomic factors. Significant QoL disparities were observed across intersecting identities. White heterosexual men had the highest QoL scores, while Black sexual minority women had the lowest. After adjusting for covariates, all Black groups exhibited significantly lower QoL scores compared to their White counterparts. The largest gap was between White sexual minority women and Black sexual minority men (ATE: -14.47; 95%CI: -17.18,-11.76). Within the Black population, heterosexual men had significantly higher QoL than heterosexual women (ATE: -0.98; 95%CI: -1.54, −0.42). Despite progress since apartheid, substantial QoL disparities persist in Gauteng, primarily along racial lines, particularly in access to services and socio-economic opportunities. The intersectionality of race, gender, and sexual orientation creates distinct vulnerabilities, particularly for Black sexual minority women. These findings suggest that current policies aimed at improving equity may be insufficient. Addressing these disparities requires a multifaceted approach that considers the complex interplay of race, gender, and sexual orientation in shaping QoL. • Examined Quality of Life (QoL) disparities across intersecting identities in post-apartheid South Africa. • Used doubly-robust method to balance socioeconomic factors across identity groups. • Finds persistent QoL gaps between White and Black South Africans across orientations. • Black sexual minority women face the largest QoL disparities in Gauteng province. • Results highlight need for intersectional approach in South African equity policies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».