Enjeux de santé des personnes trans : État actuel des connaissances et inclusion dans l’édition 2019 du Net LGBTQ+ Baromètre,: Les personnes de diversité sexuelle et de genre sont inclues dans l'édition 2020 du Net Gay Baromètre - ce rapport présente les enjeux de santé auxquelles sont confrontées les personnes trans.
Bibliographic record
Abstract
L'inclusion des personnes trans dans la présente édition (2018) du Net Gay Bi Trans Baromètre (NGB) s’est révélée un défi malgré nombre de précautions prises.Nous avons engagé une recension des écrits pour établir un bilan de l’état des connaissances actuelles sur cette population. Le questionnaire fut ensuite modifié et soumis à plusieurs vagues de validation tant en sol français que québécois, puis mis en relief par rapport à cet état des connaissances. L’objectif est donc de parvenir à publiciser une enquête incluant les enjeux de l’identité de genre.La version 2020 du NGB propose donc l'inclusion des personnes trans (s’identifiant comme femmes ou comme hommes) et de leurs partenaires (s’identifiant aussi comme femmes ou comme hommes), afin d'obtenir plus d'informations sur leurs parcours de transition et les divers enjeux qui entourent leur santé sexuelle, psychologique et physique.
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 | 0.015 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".