ARTICLES Sex and Gender Diversity Among Transgender Persons in Ontario, Canada: Results From a Respondent-Driven Sampling Survey
Notice bibliographique
Résumé
Recent estimates suggest that as many as 1 in 200 adults may be trans (transgender, transsexual, or transitioned). Knowledge about dimensions of sex and gender in trans populations is crucial to development of inclusive policy, practice, and research, but limited data have been available, parti-cularly from probability samples. The Trans PULSE community-based research project surveyed trans Ontarians (n 433) in 2009–2010 using respondent-driven sampling. Frequencies were weighted by recruitment probability to produce estimates for the networked Ontario trans popu-lation. An estimated 30 % of trans Ontarians were living their day-to-day lives in their birth gender, and 23 % were living in their felt gender with no medical intervention. In all, 42 % were using hor-mones, while 15 % of male-to-female spectrum persons had undergone vaginoplasty and 0.4 % of female-to-male spectrum persons had had phalloplasty. Of those living in their felt gender, 59% had begun to do so within the past four years. Aminority of trans Ontarians reported a linear tran-sition from one sex to another, yet such a trajectory is often assumed to be the norm. Accounting for this observed diversity, we recommend policy and practice changes to increase social inclusion and service access for trans persons, regardless of transition status. Health researchers increasingly recognize the need to
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».