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Record W7162040251 · doi:10.82308/53863

Understanding the intersecting identities of Asian immigrant LGBTQ+ youth and young adults and their needs in mental health and social support services

2018· dissertation· en· W7162040251 on OpenAlexaboutno aff
Jishian Ravinthiran

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldPsychology
TopicLGBTQ Health, Identity, and Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsImmigrationMental healthCultural environmentEthnic groupCultural background

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les jeunes immigrants asiatiques LGBTQ+ se retrouvent marginalisés d'un point de vue identitaire de multiples façons. Bien que la littérature qui traite spécifiquement de leur expérience soit limitée, différents courant de recherche suggèrent que ces jeunes doivent faire face à une diversité de défis, ayant des conséquences négatives sur leur santé mentale et leur bien-être. Tout comme les recherches antérieures au sujet des immigrants, des minorités visibles, et des jeunes LGBTQ+ suggèrent que chacun de ces groupes rencontre divers enjeux quant à l'utilisation des services sociaux et de santé mentale, il est possible que les jeunes immigrants LGBTQ+ puissent se buter à toutes ces barrières de façon simultanée, et que ces barrières se recoupent pour engendrer une expérience particulière de ces services. Le manque de connaissances actuelles au sujet de ce groupe est particulièrement inquiétant au Canada : les statistiques indiquent que d'importantes populations immigrantes originaires d'Asie résident dans les trois villes canadiennes les plus peuplées, et si l'on considère les taux de base de non-hétérosexualité et d'identité transgenre, il est probable que l'on néglige les besoins en services sociaux et de santé mentale de nombreux jeunes immigrants asiatiques LGBTQ+. Afin de contribuer à réduire ce manque de connaissances, une étude qualitative a été effectuée pour explorer les interactions entre les diverses facettes des identités des jeunes immigrants asiatiques LGBTQ+, et l'expérience de ceux-ci dans les services sociaux et de santé mentale. Des entrevues semi-structurées ont été menées à Montréal avec 10 jeunes adultes s'identifiant au groupe en question et 6 prestataires de services s'adressant à ces jeunes. Les entrevues ont été transcrites et analysées de façon thématique. Les résultats illustrent que ces jeunes font face à des défis dans leur famille quant à leur identité sexuelle et/ou de genre, qu'ils souffrent d'aliénation dans différents domaines de leur vie, qu'ils utilisent une variété de stratégies d'adaptation, et qu'ils expriment une appréciation quant aux aspects positifs de leur vie. Les prestataires de services et les jeunes adultes identifient un certain nombre de points faibles et d'améliorations possibles dans les services sociaux et de santé mentale quant aux jeunes immigrants asiatiques LGBTQ+. Par ailleurs, le processus d'obtention de l'approbation éthique pour cette étude a permis de mettre en lumière des enjeux qui peuvent entraver la recherche auprès des jeunes LGBTQ+ racialisés. Ces enjeux sont explorés dans un second article en les mettant en contexte avec l'histoire des processus de révision éthique de la recherche, et en discutant les dilemmes rencontrés dans ce projet de recherche au sujet des jeunes immigrants asiatiques LGBTQ+. Enfin, plusieurs avenues de changement sont explorées dans l'esprit de promouvoir la recherche avec les jeunes LGBTQ+ racialisés.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.345
Threshold uncertainty score0.686

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0060.004
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.045
GPT teacher head0.340
Teacher spread0.295 · 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 designQualitative
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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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