Intersecting gender, ethnicity, and sexual orientation identities and HIV stigma: results from the People Living with HIV Stigma Index study in three provinces in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Stigma remains a significant burden for people living with HIV and while studies have examined the impacts of gender, ethnicity, and sexual orientation on stigma separately, little is known about how these factors may intersect and potentially exacerbate levels of stigma. This study examines how these intersecting social positions may relate to levels of internalised, enacted and anticipated HIV stigma. Participants were recruited in Ontario, Alberta, and Québec (n = 1040) as part of the People Living with HIV Stigma Index study in Canada. Three-way interaction models were constructed by creating interaction terms from the product of gender, ethnicity, and sexual orientation variables that predicted each type of stigma. Levels of internalised, enacted and anticipated stigma were consistent across most intersecting groups; however, people occupying certain intersections experienced significantly higher levels of stigma. Three-way interaction analyses showed that for internalised stigma, people at the intersection of African/Caribbean/Black, lesbian, cis-women identities had significantly higher scores (b = 0.90, p = 0.06), while people at the intersection of Indigenous, lesbian, and cis-women identities had higher scores for enacted stigma (b = 1.21, p = 0.01) compared to the White, heterosexual, cis-men reference group. Interventions designed for populations that take intersectionality into account may be effective in reducing HIV stigma, although more quantitative intersectionality work must be done to understand these implications fully.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».