ASSOCIATION BETWEEN SOCIAL POLICY, STIGMA, SOCIAL ACCEPTANCE, AND MENTAL HEALTH AMONG OLDER MEN WHO HAVE SEX WITH MEN
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Older MSM (Men who have Sex with Men) often face discrimination and marginalization due to ageism and homophobia, impacting their psychological well-being. This study investigates the influence of social factors on the psychological well-being of older MSM, considering variations in social policy and cultural contexts across China, Hong Kong, and Taiwan. Methods A comparative approach was utilized, gathering data (N=453) from older MSM in the aforementioned regions. Measures assessing social policy, stigma, social acceptance, and psychological well-being were employed. Control variables, such as age, education level, and income, were included to mitigate potential influences. The data were analyzed using descriptive statistics, ANOVA, and regression analysis. Results The findings demonstrate significant negative effects of stigmatization across all three regions. F-statistics indicate the regression models’ overall significance: China (F = 69.583, p < 0.001), Hong Kong (F = 51.971, p < 0.001), and Taiwan (F = 57.725, p < 0.001). This highlights stigmatization’s strong influence on dependent variables in each region. Additionally, high adjusted R-squared values suggest substantial explained variance: China (Adj R2 = 0.632), Hong Kong (Adj R2 = 0.514), and Taiwan (Adj R2 = 0.565), emphasizing the model’s ability to account for variability in dependent variables. Conclusion The study underscores the need for targeted interventions and policy changes to combat stigma and promote social acceptance, thereby enhancing the psychological well-being of this vulnerable population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».