Challenges in Integrating LGBTQ+ Inclusivity into Hong Kong’s Mental Health Care:Barriers to Effective Psychiatric Services
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the challenges of integrating LGBTQ+ inclusivity into HongKong’s mental health care system, focusing on barriers to effective psychiatric services forlesbian, gay, bisexual, transgender, and queer individuals. Guided by Queer Theory andIntersectionality, the study addresses two research questions: how the current system meetsLGBTQ+ needs and the primary challenges faced by providers in delivering inclusive care.Through semi-structured interviews with two service users and one psychiatric nurse, thematicanalysis identifies four barriers: lack of cultural competence training, heteronormative normsand cultural stigma, lack of policy implementation, and resource constraints. Policy analysis ofHong Kong’s key documents, including the Mental Health Review Report (2017) and HospitalAuthority Guidelines (2019), reveals absent provisions for LGBTQ+-specific stressors, suchas stigma and family rejection. International policy references from Taiwan, Singapore,Australia, the UK, and Canada contextualize these gaps, highlighting inclusive practices likemandated training. Findings indicate that Hong Kong’s system fails to provide affirming care,exacerbating mental health disparities, while providers face inadequate training, cultural biases,legal ambiguities, and resource shortages. The study contributes theoretically by applyingQueer Theory and Intersectionality to Hong Kong’s context, empirically by filling gaps in livedexperiences and provider perspectives, and practically by informing inclusive policy reforms.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».