The Prevalence and Consequences of Gender-based Violence Among Trans and Non-Binary University Students in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Community studies documenting gender-based violence (GBV) experienced by trans and non-binary (TNB) people often find differences in prevalence across TNB subgroups. Studies of TNB university students tend to treat them as a homogenous group, thus gender differences in terms of subgroups are unknown. Using data collected from TNB Ontario university students, I examined the prevalence and impacts of GBV across three TNB subgroups (trans man spectrum, trans women spectrum, and gender queer/non-binary). Specifically, reflecting subtle and overt forms of GBV, among each subgroup I explored the frequency of trans environmental microaggressions, trans interpersonal microaggressions, and victimization, and their relationship with positive mental health, psychological distress, perceived stress, and campus belonging. Trans man spectrum students reported experiencing both microaggression types significantly more frequently than the trans woman spectrum. No other differences in prevalence were found. Consistent with minority stress theory, at all levels of analysis statistically significant relationships between GBV forms and wellbeing outcomes, with one exception, were in expected direction, suggesting that experiences of GBV are associated with poorer wellbeing outcomes. Exploratory and explanatory analyses suggest that GBV can negatively impact students’ wellbeing, but these impacts are not identical across TNB subgroups. This study highlights the importance of considering TNB students as a heterogeneous group when examining GBV and its consequences. Implications for policy, practice, and the training of social work students are offered.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».