Community, resilience, and political engagement in transgender individuals.
Notice bibliographique
Résumé
Extensive research has been conducted on Transgender and Gender-Non-Conforming (TGNC) individuals’ ability to cope with stigma-related events, (e.g., experiencing aggression) (McNeil, Ellis, & Eccles, 2017). These events can lead to negative health outcomes (e.g., increased rates of depression) (Timmins, Rimes, & Rahman, 2017). However, there is a unique factor which disrupts this relationship; “resilience” (Bockting, et al, 2013). In a qualitative survey, Singh, Hays, & Watson (2011) found that TGNC individuals identified community and political engagement as helpful in building resilience. This current research aims to foster a better understanding of community support and political activism, in relation to resiliency. The current research will be a qualitative study of community, resilience, and political engagement in TGNC individuals. The primary researcher will use snowball convenience sampling to elicit the participation of 12-15 individuals, who will each be asked to take part in hour long interviews about the three identified topics. These interviews will be transcribed and analyzed for commonalities and patterns. Descriptive statistics will be utilized to interpret the data. Both an academic paper and a poster presentation will be made to showcase the findings of this research.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».