Différences en matière de santé mentale selon le statut de minorité sexuelle
Bibliographic record
Abstract
Objectif Les individus provenant d’une minorité sexuelle rapportent plus de problèmes de santé mentale que les individus ayant une identité hétérosexuelle. Or, la majorité des recherches canadiennes sur ce sujet ont été réalisées il y a plusieurs années, bien avant les changements culturels et légaux concernant la population lesbienne, gay et bisexuelle. Ces changements culturels, sociaux et légaux ont sans aucun doute influencé le portrait clinique de cette population. Cette étude vise à identifier les différences en santé mentale chez les gens qui sont issus ou non de minorités sexuelles. Méthode Un échantillon régionalement représentatif d’adultes en Estrie, Québec (n = 10 687) a participé à un sondage téléphonique. Pour ce faire, les participants devaient répondre à des questions concernant leur identité sexuelle et la présence de problèmes de santé mentale incluant la détresse psychologique, la dépression, et de problèmes de surconsommation d’alcool et de drogues. Résultats Les résultats ont indiqué plusieurs différences significatives entre les individus appartenant à une minorité sexuelle et les individus hétérosexuels. Les différences sont surtout observées lorsque les individus bisexuels ou principalement hétérosexuels sont comparés aux individus hétérosexuels. La majorité de ces différences sont principalement expliquées par les variables de contrôle (l’âge, le niveau d’éducation, le revenu et le fait d’appartenir à une minorité visible). Conclusions Ces résultats suggèrent l’importance d’atténuer les différences sociodémographiques pour améliorer la santé mentale chez les individus issus d’une minorité sexuelle. Les vulnérabilités spécifiques des individus ayant une identité bisexuelle et principalement hétérosexuelle devraient être davantage considérées.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".