Homonegatividad Internalizada en una Muestra Colombiana: Asociación con el Grado de Identificación con la Homosexualidad y las Variables Sociodemográficas
Bibliographic record
Abstract
Introducción: diferentes autores señalan la necesidad de realizar más estudios sobre las variables asociadas con la homonegatividad internalizada (hi) en Latinoamérica. Objetivo: explorar la asociación entre la hi, la autoidentificación con la homosexualidad y las variables sociodemográficas (género, edad, nivel educativo y desigualdad económica). Método: un muestreo no probabilístico tipo “Bola de nieve” fue realizado en un grupo de 489 personas con un promedio de 23.4 años de edad (de=6.6) en cinco ciudades colombianas (Bogotá, Barranquilla, Pereira, Villavicencio y Tunja). El grado de autoidentificación con la homosexualidad fue estimado con la escala de Kinsey. También se utilizó un cuestionario de hi. Resultados: un análisis de regresión lineal jerárquica mostró que la hi está asociada significativamente con el género, el grado de identificación con la orientación sexual y la edad, pero no con el nivel educativo o la desigualdad económica. A pesar de que todas las variables estudiadas aportaron algún grado de varianza al modelo, la autoidentificación con la homosexualidad y el género aportaron el mayor porcentaje de varianza para explicar la asociación con hi. Discusión: este estudio permite una primera aproximación empírica al estudio de la hi en Colombia y resalta la importancia de implementar políticas públicas y el uso de terapias afirmativas para disminuirla, particularmente en hombres jóvenes en proceso de autoidentificación con lahomosexualidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".