Thriving through caring for the self and connecting with others: Lessons of Trans Resilience and Health
Notice bibliographique
Résumé
Background Insights from the experiences of transgender and non-binary (TNB) individuals during the COVID-19 pandemic lockdowns reveal various strategies to cope positively, practice self-care, and maintain well-being amidst challenges, stigma, and hardship.Methods Launched before and continuing through the first year of the pandemic, the Trans Resilience and Health study included monthly online data collection among a diverse sample (N = 158) of TNB people living in Michigan, Nebraska, Oregon, and Tennessee. The broader study examined lived experience, resilience, and embodied stress within varied contexts. The current data are a subset of the project data, which entailed a year of monthly surveys (April 2020–March 2021) including questions about responding to COVID-19. Participants responded to this open-ended question: “During this time, what has been most supportive or beneficial to your well-being or your ability to cope with COVID-19 and its impacts on your life?”Results Written responses (n = 1143) revealed varied contributors to resilience including prior experience overcoming challenges, consciously limiting media exposure, spending time in nature, and connecting with others. A conceptual model demonstrates the coping strategies that occur within a broader sociopolitical context contributing to resilience, well-being, and thriving.Conclusions These findings make visible lived experiences of TNB people and strategies for building resilience while underscoring how challenges exact a heavy toll on this population. By detailing these experiences, we can utilize this knowledge to better support these communities in the face of varied forms of hardship, including sustained political targeting and stigma.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».