Addressing the Underrepresentation of Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender, and Gender-Diverse Populations in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
The current research report examines the extent to which lesbian, gay, bisexual (LGB), and transgender and gender-diverse (TGD) older adults are represented in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) relative to Canadian population data. To accomplish this aim, we descriptively and statistically compared LGB and TGD representation in the CLSA against national-level data from the 2023 Canadian Community Health Survey and 2021 Canadian Census. We found that bisexual people, transgender men, and transgender women were underrepresented in the CLSA (0.66% for bisexual people, and 0.01% each for transgender men and women) compared to national-level data (0.95% for bisexual people, 0.05% for transgender men, and 0.09% for transgender women). However, lesbian/gay and nonbinary participants were adequately represented in the CLSA (2.01% for lesbian/gay and 0.02% for nonbinary people) relative to national-level data (1.87% for lesbian/gay and 0.03% for nonbinary people). Varying assessment methods for sexual orientation and gender identity across CLSA waves complicate analyses but underscore evolving inclusivity efforts in longitudinal research. Based on our analyses, we detail recommendations for researchers using the CLSA to examine health outcomes and resilience factors among LGB and TGD populations, even with small sample sizes. Ultimately, these findings highlight the necessity of robust, inclusive data to inform interventions and support policy decisions for older LGB and TGD 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 | 0,033 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».