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Enregistrement W4407262481 · doi:10.1080/26408066.2025.2463381

Social Work and Sexual Minorities: The Health and Psychosocial Realities of Queer Men in Nigeria and Its Implication for Social Work Practice

2025· article· en· W4407262481 sur OpenAlexaff
Prince Chiagozie Ekoh, Elizabeth Onyedikachi George

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Social Work · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Sexualities and LGBTQ+ Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerPsychosocialGender studiesSociologySocial workWork (physics)PsychologyEconomic growthPsychotherapistEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nigeria is a nation characterized by diverse cultures, religions, and policies that often foster discrimination, oppression, and violence against sexual minorities. This hostile environment can significantly impact social work practices involving these groups. Consequently, this study aimed to investigate the health and psychosocial realities of queer men in Nigeria and their implications for social work practice. METHODS: A qualitative phenomenological approach was adopted for the study. Data were collected from 28 participants, including 16 queer men and 12 social workers, and analyzed thematically. RESULTS: The findings revealed experiences of discrimination and insecurity, which contribute to both physical and psychological health issues. Additionally, the study highlighted a lack of understanding and acceptance among social workers regarding practices involving sexual minorities in Nigeria. DISCOURSE: The results highlight how queer individuals may experience limited access to healthcare and receive limited support from social workers in advancing their healthcare needs. CONCLUSION: It is recommended that social work education incorporate discussions around working with sexual minorities, as a better understanding of this population will enhance acceptance, improve practice, and encourage advocacy for reform in discriminatory policies and practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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