A multisector study assessing readiness for providing gender-affirming services to transgender women.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Transgender women experience significant health disparities and are at disproportionately high risk of violence, stigmatization, and discrimination. Stigma and discrimination are enacted by staff and leaders in multiple public and service sectors including housing, physical and behavioral health, criminal justice and law enforcement, workforce development, and education. Multisectoral approaches recognize that health involves coordination and cooperation across various sectors, government departments, and stakeholders. The purpose of this study was to assess readiness and capacity to provide gender-affirming services. METHOD: The Division Director of Access to Prevention, Advocacy, Intervention and Treatment/Special Services for Groups a nonprofit organization recruited participants via email from the following 10 sectors: behavioral health, medical, disability, law enforcement, criminal justice, housing, workforce development, faith-based, legal aid, and education. In-depth interviews were conducted with 44 participants. Interviews were transcribed and analyzed using a framework approach, a method of deductive analysis. Participants (n = 27) attended a follow-up meeting that included a presentation of the findings from the interview analysis and held small group discussions about sector capacity for gender-affirming services. RESULTS: Findings indicated that the capacity of providing training, leadership support, and policies varied. Gaps included a lack of funding for trainings and programs, the need for a more exclusive focus on transgender issues, and inclusion of transgender women participation to ensure the inclusion of their lived experiences. CONCLUSION: Results suggest that a multisectoral approach is feasible. Across participants, best practices included clear and explicit trans-affirming policies, establishment of safe spaces/physical indicators of allyship, and representation within organizations of members of the lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, intersex, asexual, and other sexual identities community (including employment and visible supportive images). (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».