Intersecting Identities and Campus Well-Being: Mental Health, Substance Use, and Service Barriers Among Racial/Ethnic and Sexual/Gender Minoritized Students at a Canadian University
Notice bibliographique
Résumé
Sexual and gender minoritized (SGM) and racial and ethnic minoritized (REM) and university students face unique minority stressors that increase risk of mental health problems and substance use. Yet, little research examines how intersecting identities influence barriers to accessing campus services. We investigated associations between these identities - including their intersections - and mental health, substance use, and obstacles to utilizing campus-based services. We conducted an online survey with 1,009 undergraduate students (Mage= 20.6, SD= 5.1) at a Canadian university about mental health symptoms and substance use, as well as experiences with and barriers to accessing campus mental health and substance use services. Regression analyses revealed few differences in mental health severity and barriers to accessing campus services between most REM subgroups and white students. Most REM subgroups reported lower rates of substance use, greater awareness of campus services, and found services more helpful relative to white students. Sexually minoritized students reported greater severity of mental health symptoms and more barriers to accessing campus services relative to heterosexual students. Interactions between SGM and REM identities did not correspond with differing outcomes. Our findings highlight the need for tailored campus services that address unique challenges faced by diverse minoritized student populations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».