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Enregistrement W7117324857 · doi:10.1016/j.amepre.2025.108256

Housing Insecurity and Disparities Among Gender Minorities in Canada: Evidence From a National Census

2025· article· en· W7117324857 sur OpenAlexafffundabout
Yihong Bai, Chungah Kim, Peiya Cao, Kristine Ienciu, Gwen Ehi, Li Wang, Qiaoge Li, Antony Chum

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Preventive Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensMcMaster UniversityYork UniversityUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésCensusAffordable housingFace (sociological concept)American Community SurveyHealth equityIdentity (music)Inequality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Housing is a key social determinant of health, yet research on disparities among transgender and gender-diverse people has relied on convenience or targeted samples, leaving population-representative evidence absent. To the authors' knowledge, this study provides the first population-based assessment of housing inequities for cisgender-, transgender-, and nonbinary-led households in Canada. METHODS: This study utilized data from the 2021 Canadian Long Form Census, focusing on primary household maintainers aged ≥15 years. Gender identity was derived from sex at birth and gender identity questions, disaggregating cisgender, transgender men, transgender women, nonbinary assigned male at birth, and nonbinary assigned female at birth households. Outcomes included core housing need (unaffordable, inadequate, or unsuitable housing) and each component separately. Logistic regression models estimated ORs and predicted probabilities, adjusting for demographic, socioeconomic, and regional covariates. Subgroup analyses examined heterogeneity by age, living arrangement, and tenure. RESULTS: Cisgender men-led households had the lowest probability of core housing need (8.0%), compared with higher risks among cisgender women (12.8%), transgender women (21.2%), nonbinary assigned female at birth (21.2%), nonbinary assigned male at birth (19.4%), and transgender men (16.5%). Fully adjusted models showed elevated odds for transgender women (OR=1.32, 95% CI=1.15, 1.51), nonbinary assigned male at birth individuals (OR=1.30, 95% CI=1.12, 1.51), and nonbinary assigned female at birth individuals (OR=1.55, 95% CI=1.41, 1.72) households relative to those for cisgender men. Disparities were largest among youth, renters, and households with multiple people. CONCLUSIONS: Transgender and gender-diverse-led households face systematic and significant housing disadvantages in Canada. Addressing these inequities requires embedding gender identity in housing policy, enforcing antidiscrimination protections, and expanding affordable and supportive housing tailored to transgender and gender-diverse populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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