SOGIE-diverse inclusivity: An analysis of 2SLGBTQ+ representation on Ontario, Canada public health unit websites
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objectives of this study were to: 1) examine how often sexual orientation, gender identity and expression (SOGIE)-diverse terms appeared on websites of public health units (PHUs) in Ontario, Canada, and 2) determine the contexts within which these terms appeared on these PHU websites. Study design: This study employed a summative content analysis of 34 Ontario PHU websites. Methods: The study involved compiling a list of SOGIE-diverse terms, searched PHU websites using their integrated search systems, and retrieved webpages where relevant search terms were found. The data analysis included enumerating how often the SOGIE-diverse terms appeared and summarizing the contexts within which the terminology appeared on the 34 PHU websites. Results: Across these websites, terms commonly found were variations of "LGBT," "sexual/sexuality," and identity terms, including "bisexual," "gay," "queer," and "lesbian." SOGIE-diverse communities were reflected in two broad categories: sexual health and infectious diseases; and mental health, SOGIE-diversity discrimination, and resources. Conclusions: In this website review, most PHUs offer some relevant information about and for SDCs; however, they also lacked in specific, SOGIE-relevant ways. While sexual health and mental health are pertinent concerns, this myopic view of relevant health concerns for SOGIE-diverse communities excludes holistic health conceptualizations and lacks nuanced understanding of SDCs' rich lived experiences. The implications of this work are to ensure that PHUs have mutual understanding of SOGIE-diversity related terms, and how they represent SDCs via their websites and the information and services offered for these communities. Ontario PHUs, especially through public-facing platforms such as websites, have a unique opportunity to educate both SDCs and the broader public. Clear, consistent, and collaborative communication can minimize inequitable health outcomes for these communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».