Soutien social chez les adolescent·e·s trans et non binaires recevant des soins médicaux d’affirmation de genre
Bibliographic record
Abstract
Le soutien social est communément reconnu comme ayant un effet bénéfique sur la santé et le bien-être alors que les jeunes trans et non binaires (TNB) subissent des expériences de victimisation importantes. Parmi celleux qui sont en processus de débuter ou ont entrepris des traitements médicaux d’affirmation de genre, l’expérience spécifique des adolescent·e·s TNB demeure peu connue. Le présent mémoire a comme objectif de mieux comprendre comment iels rapportent leurs expériences de soutien en examinant les différentes formes d’apport et de tensions émergentes. S’inscrivant dans un projet canadien plus vaste (Pullen Sansfaçon et al., IRSC 2016- 2019), cette étude fait appel à une analyse de données secondaires découlant d’entrevues qualitatives menées auprès de 12 jeunes TNB d’une même clinique Montréalaise. Les données sont analysées selon une formule mixte où une partie des catégories est dérivée de la revue de la littérature alors qu’une autre partie est induite en cours d’analyse. L’utilisation d’une perspective écosystémique permet une vision globale de l’expérience des jeunes, c’est-à-dire où les multiples composantes de l’environnement social sont perçues de façon interactive et intégrée. Les résultats apportent un éclairage sur la variabilité des parcours, mais aussi sur la complexité du soutien social offert aux adolescent·e·s TNB recevant des soins médicaux d’affirmation de genre. Alors que de multiples formes de soutien sont observées à travers l’ensemble des sphères de leur environnement social, une tension générale tourne incontestablement autour de normes traditionnelles de genre et expose des lacunes systémiques qui ont un effet délétère sur les jeunes.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".