Examining The Mental Health Experiences of LGBTQ+ Identifying Muslim Students in Ontario’s Post-Secondary Institutions
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explores the unique mental health experiences of Ontario’s LGBTQ+ Muslims in post-secondary settings. The study looks at how LGBTQ+ Muslim students’ mental wellness (i.e., sense of belonging, feeling affirmed in their intersecting identities of being Muslim and belonging to LGBTQ+ community) is affected as they try to navigate systemic barriers and make space for themselves in various settings (i.e., academic, LGBTQ+ affirming spaces, Muslim-specific spaces, student services) on campuses in Ontario, Canada. The study sample consists of four LGBTQ+ identified Muslim students across post-secondary institutions in Ontario and participants discussed their emotional, mental, and sense of belonging experiences on campus. Participants provide suggestions on improving the available support offered through their institutions. Key results from the thematic analysis of data suggest that the participants’ mental health are negatively impacted due to experiencing exclusion at various levels at educational institutions and such experiences impact their identity as LGBTQ+ Muslim students. Furthermore, institutions offer limited supports and resources. As a result, LGBTQ+ Muslim students seek resources outside of campuses, as well as peer support, to cope with these experiences of exclusion and sense of “unbelonging.” Additionally, due to the ongoing COVID-19 pandemic, LGBTQ+ Muslim students experience both positive and negative outcomes, such as loss of access to in-person communities on campus and connecting with other LGBTQ+ Muslims across the globe via online platforms. Participants recommend that culturally competent training for staff and faculty at these institutions be applied to create more inclusive and accessible spaces on campus.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».