Exploring the Impact of Bullying and Friendship on Mental Health Outcomes Among Transgender, Gender Diverse (TGD), and Cisgender Lesbian, Gay, Bisexual (LGB+) Youth
Notice bibliographique
Résumé
Prejudice and discrimination put 2SLGBTQ+ youth at greater risk of developing poor mental health outcomes. Yet there is heterogeneity within this group, notably a greater risk for poor mental health outcomes in trans and gender diverse (TGD) youth. The goal of this study was to determine if the relationship between bullying and mental health outcomes, and the potential protective influence of peer friendship, differed between cisgender lesbian, gay and bisexual (LGB+) and TGD youth. Using data from the 12-year youth survey from All Our Families cohort (n = 221), we analyzed youth’s responses on Behavior Assessment System for Children (depression and anxiety), Middle Years Development Instrument (happiness and friendship) and self-reports on bullying within the last year. Bullying was positively associated with anxiety and depression for TGD youth, and for the cisgender LGB+ group, bullying was associated with anxiety symptoms. Friendship buffered the association between bullying and anxiety symptoms for TGD youth. Our findings highlight the importance of examining LGB+ and TGD youth independently, given the heterogeneity found within the broad 2SLGBTQ+ group, as demonstrated by diverse mental health and bullying outcomes. It supports the potential positive influence of friendship on anxiety symptoms, particularly for TGD youth in early adolescence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».