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Record W4390134867 · doi:10.14745/ccdr.v49i1112a02f

Estimation de la taille de la population d'hommes gais, bisexuels et autres hommes ayant des relations sexuelles avec des hommes au Canada, 2020

2023· article· fr· W4390134867 on OpenAlexvenueaboutno aff
Justin Sorge, Sean Colyer, Joseph Cox, Abigail Kroch, Nathan J. Lachowsky, Nashira Popovic, Qiuying Yang

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHIV, Drug Use, Sexual Risk
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Les hommes gais, bisexuels et autres hommes ayant des relations sexuelles avec des hommes (gbHARSAH) sont touchés de manière disproportionnée par le virus de l'immunodéficience humaine (VIH) dans le monde et au Canada.Des estimations fiables et récentes de la taille de cette population sont nécessaires pour allouer des ressources afin de répondre aux besoins de prévention et pour modéliser l'épidémie de VIH.Toutefois, les estimations directes précédentes ne tenaient pas compte des hommes gais ou bisexuels (GB) qui ne révéleraient pas leur identité sexuelle dans le cadre d'une enquête gouvernementale ni des autres hommes ayant des rapports sexuels avec des hommes (HARSAH) ne s'identifiant pas comme gais ou bisexuels.L'objectif de cette étude était d'établir deux estimations nationales de la taille de la population des gbHARSAH en 2020.Premièrement, les hommes GB sur la base de leur identité, indépendamment de leur expérience sexuelle, et les HARSAH qui ne s'identifient pas comme GB, mais qui ont déclaré avoir eu des rapports sexuels anaux avec un homme au cours des 1 à 5 dernières années (estimation « Identité ou comportement »).Deuxièmement, une estimation des gbHARSAH qui ont déclaré avoir eu des rapports sexuels anaux avec un homme au cours des 6 à 12 derniers mois (estimation « comportement uniquement »).Méthodes : Les estimations pour les hommes âgés de 15 ans et plus ont été tirées des estimations de la taille de la population de Statistique Canada, de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) et de l'enquête Sexe au présent du Centre de recherche communautaire.Les proportions estimées d'hommes qui s'identifient comme GB, de ceux qui sont susceptibles de ne pas divulguer leur identité GB et des HARSAH qui ne s'identifient pas comme GB, mais qui ont déclaré avoir eu des rapports sexuels anaux au cours des 1 à 5 dernières années ont été appliquées.Les antécédents sexuels anaux des 6 à 12 derniers mois ont ensuite été utilisés pour limiter les estimations aux personnes sexuellement actives par voie anale.Résultats : On estime que 3,5 % de la population masculine du Canada âgée de 15 ans et plus s'identifie comme GB.Parmi les hommes GB, 86,5 % étaient susceptibles de révéler leur identité sexuelle dans le cadre d'une enquête gouvernementale.En outre, 0,1 % des hommes non identifiés comme tels ont déclaré avoir eu des rapports sexuels anaux avec un homme au cours de l'année précédente.La taille de la population d'hommes gbHARSAH « Identité ou comportement » à l'échelle nationale en 2020 a été estimée à 669 613 personnes, ce qui équivaut à 4,3 % de la population masculine canadienne âgée de 15 ans et plus.L'estimation du nombre d'hommes gbHARSAH « Comportement seulement » était de 412 186 personnes, soit 2,6 % de la population masculine canadienne âgée de 15 ans et plus.Conclusion : À l'aide de données provenant de sources multiples, un modèle a été appliqué pour estimer la taille de la population d'hommes gbHARSAH, en tenant compte des populations qui n'avaient pas été incluses dans les estimations antérieures.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.274 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes2
Has abstractno

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