The health of immigrant children who live in areas with high immigrant concentration
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our objective is to contribute to the literature regarding the association between immigrant children's health, their ethnicity and their living in neighbourhoods with a high ethnic concentration of one's own ethnicity. Using data from families from five ethnic groups who all immigrated to Vancouver metropolitan region in Canada, our research question asks: How ethnicity, ethnic concentration and living in a neighbourhood with others of the same ethnic background contribute to the health of immigrant children? DESIGN: Two data sets are integrated in our study. The first is the New Canadian Children and Youth Study, which collected original data from five ethnic groups who immigrated to metropolitan Vancouver. The second data set, from which we derived neighbourhood data, is the Canadian census. The dependent variable is health status as reported by the parent. Independent variables are at both the individual and neighbourhood levels, including ethnicity, sex and the percentage of people living in the neighbourhood of the same ethnic background. Analysis was completed using hierarchical linear modelling. RESULTS: Children (n = 759) from 24 neighbourhoods were included in the analyses. Health status varied by ethnicity and ethnic concentration, indicating the heterogeneity of immigrant populations. CONCLUSION: With the lack of research on the health of immigrant children and youth living in ethnic concentrations, our findings make an important contribution to understanding the influences on the well-being of immigrant populations.
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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 | 0,000 | 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 ».