Digital microaggressions and queer youth: incidence, perceived impacts, and practice implications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Queer youth frequently go online to meet their developmental and socialization needs. Digital forms of violence may impact these opportunities, though research in this area remains inadequate. This study examines experiences with digital microaggressions for 1,804 queer youth aged 14–24 across three countries. Respondents to a mixed-methods online survey shared the frequency and perceived impacts of their encounters with anti-queer digital microaggressions directed specifically at them, as well as indirectly witnessed by them while online. Overall, youth reported the near ubiquity of anti-queer microaggressions in their digital contexts. Almost all also indicated anti-queer digital microaggressions directed specifically at them at least somewhat affected their emotional well-being (94%). Harmful physical and behavioral health impacts were also reported. Importantly, these direct and indirect experiences impacted youths’ feelings about being queer and talking about being queer. Notably, most participants also believed they grew in positive ways from being a direct target of digital microaggressions (90%). However, few queer youth reported trusting adult professionals (e.g., school counselors, teachers) to help them with these experiences. The pervasiveness and cumulative influence of digital microaggressions in queer youths’ online contexts may have immediate and longer-term impacts. Implications for future research and professional practice are discussed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle