Alliances communautaires et accès aux soins pour les personnes LGBTQ+ migrantes et racisées
Bibliographic record
Abstract
Les personnes LGBTQ+ migrantes et racisées font face à de nombreuses barrières liées à leur statut migratoire, à leur race/ethnicité, à leur orientation sexuelle et/ou identité de genre, obstacles influant sur leur santé et leur accès à des services adaptés. Pour contribuer à améliorer leur situation, la Clinique Mauve, fondée en 2020, mène de la recherche et offre des services intégrés aux personnes LGBTQ+ racisées et migrantes, en s’ancrant à des principes collaboratifs, intersectionnels et transaffirmatifs. Les auteur·rices, dans leur article, s’appuient sur des entretiens qualitatifs (n = 20) menés auprès d’intervenant·e·s de la santé et des milieux communautaires qui travaillent au sein de la Clinique. Ils mettent en lumière les pratiques de résistance et de résilience, telles que l’engagement communautaire et la collaboration intersectorielle. Ces initiatives visent à lutter contre les inégalités dans le parcours de soins et à renforcer la capacité des personnes à faire face aux défis migratoires. Plus que tout, leur article met de l’avant l’agentivité dont font preuve les collaborateur·rice·s de la Clinique, la plupart étant des personnes directement concernées par cette situation, qui cherchent à mettre en place des stratégies variées et à trouver des solutions, bien que partielles, aux situations d’oppression et de violence auxquelles sont confrontées les personnes LGBTQ+ migrantes et racisées. Un de leurs objectifs est de promouvoir un accès plus équitable aux soins.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".