Ethnicity and Health: An Analysis of Physical Health Differences across Twenty-one Ethnocultural Groups in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The study of health differences across a wide-range of ethnic, racial, and cultural groups has received relatively little attention in the literature. Twenty-one ethnocultural groups are examined in the current study, providing one of the most comprehensive analyses to-date on ethnicity and physical health in Canada. Two specific research questions are addressed. First, what is the extent of ethnocultural-based health inequalities in Canada? Second, do ethnocultural differences in health reflect differences in social structural and health-related behavioural environments? These questions are analyzed using the master datafile of the 2000/2001 Canadian Community Health Survey (n=129, 588). Three global measures of physical health are used: self-rated health, functional health, and activity restriction. The results show that certain ethnic and cultural groups experience higher health status compared to other ethnocultural groups. Social structural (i.e., socio-demographic and SES factors) and behavioural (alcohol and cigarette consumption, diet/nutrition, and exercise) control variables are also introduced to determine if these factors mediate the relationship between ethnicity/race and health. These findings show that health differences between ethnic and racial groups are partly attributable to structural and behavioural factors. They also show that the mediating effects of these variables vary across ethnocultural groups, and that social structural factors are generally more important than behavioural ones in explaining ethnocultural-based differences in health. The implications of the study findings for future research on ethnicity and health and for health care policies are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».