Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this descriptive study was to explore the factors influencing quality of life among Korean immigrants in Canada. Survey using a structured questionnaire was conducted with 386 people in Canada (Vancouver and Toronto). The data collected was SPSS 17.0 t-test, ANOVA, Pearsons correlation and multiple regression was analyzed. Quality of life showed a significantly positive correlation with the following variables: self-esteem (r=?.43, p＜.001), social support (r=?.38, p＜.001), and family cohesion (r=?.20, p＜.001). And significantly negative correlation with the following variables: depression (r=.44, p＜.001). The result of the multiple regression analysis to identify the predicting variables to quality of life showed that among the independent variables, self-esteem (β=?.19, p=.001), depression (β=.32, p＜.001), and social support (β=?.22, p＜.001) influence on to quality of life of Korean immigrants in Canada. Quality of life was accounted for 29.0% of variance by these factors. This result that psychological factors such as self-esteem, depression, and social support. This study also investigated that the following socio-demographic factors significantly affect quality of life: marital state, immigration life satisfaction and physical health status. Thus, the most effective promotion of quality of life must focus on improving immigration life satisfaction, physical health status, self-esteem, social support, and prevention of depression. By addressing the factors related to quality of life, and comparing each influence, this study can contribute to designing an appropriate prevention strategy in further improve immigrants stress. (Korean J Str Res 2010;18:363∼370)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».