Notice bibliographique
Résumé
Canada admits between more than 200,000 immigrants every year. National policy emphasizes rigorous selection to ensure that Canada admits healthy immigrants. However, remarkably little policy is directed to ensuring that they stay healthy. This neglect is wrong-headed: keeping new settlers healthy is just, humane, and consistent with national self-interest. By identifying personal vulnerabilities, salient resettlement stressors that act alone or interact with predisposition in order to create health risk, and the personal and social resources that reduce risk and promote well-being, health research can enlighten policy and practice. However, the paradigms that have dominated immigrant health research over the past 100 years--the "sick" and "healthy immigrant," respectively--have been inadequate. Part of the problem is that socio-political controversy has influenced the questions asked about immigrant health, and the manner of their investigation. Beginning with a review of studies that point out the shortcomings of the sick immigrant and healthy immigrant paradigms, this article argues that an interaction model that takes into account both predisposition and socio-environmental factors, provides the best explanatory framework for extant findings, and the best guide for future research. Finally, the article argues that forging stronger links between research, policy and the delivery of services will not only help make resettlement a more humane process, it will help ensure that Canada benefits from the human capital that its newest settlers bring with them.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».