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Enregistrement W4408700962 · doi:10.1080/26895269.2025.2478105

“I was lucky”: exploring the healthcare experiences of trans and non-binary youth in Alberta

2025· article· en· W4408700962 sur OpenAlexafffundabout
Emilie Maine, Teresa L. D. Hardy, Kristopher Wells

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Transgender Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésHealth careBinary numberPolitical scienceMathematicsArithmeticLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Canadian healthcare is publicly funded, with the roles and responsibilities within the health care system divided between the federal, provincial and territorial governments. Provinces and territories have most of the responsibility for delivering health and other social services. There is a paucity of research exploring the specific health care experiences of transgender and non-binary youth in the province of Alberta. Aims This study investigates the healthcare experiences of transgender and non-binary (TNB) youth (ages 14–25) in Alberta. The research within this paper highlights results from a larger qualitative research project exploring the wider experiences of TNB youth in Alberta. This paper focuses explicitly on healthcare themes emerging from our research project. Given the health disparities between cisgender and transgender youth, our study aims to provide insights into the experiences of TNB youth navigating and accessing healthcare within the province. Methods Twenty-five participants were interviewed via semi-structured interviews. Results This study identified five themes in the participants’ experiences: medical provider’s lack of knowledge; the youth feeling as though they were “getting lucky”; the effects and impact of wait times; the complexities of navigating the healthcare system; and feeling dignified in making informed choices. Conclusion We recommend rescinding current discriminatory legislation and increasing dedicated funding and support for specialized gender-affirmative health clinics (including surgical capacity), social service agencies, and educational programs, as well as improved navigational supports.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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