Notice bibliographique
Résumé
AbstractA significant number of Sri Lankan Tamils fled the violence unleashed during the civil war (1983–2009) between Tamils and the Sri Lankan government. The largest concentrations of Sri Lankan Tamils outside of Sri Lanka exist in Canada and India. The objective of this study is to examine the impact of pre-migration and post-migration experiences on Sri Lankan Tamil refugees in Canada and India. A total of 35 refugees participated in the qualitative study. Data were gathered through semi-structured interviews. About 28 participants were from Gummidipoondi refugee camps near Chennai, India, and seven were from Toronto, Canada. There were 22 males and 13 females. The content analysis revealed war-related complex distress among participants. Major themes identified were civil war, genocide and escape, settlement/Kudiyettam, the role of the United Nations and Refugee Board policies. The results of the study emphasize the distress caused by the civil war and the subsequent journey many refugees took to reach their current settlements. Post-migration settlements including migration policies continue to prolong suffering and psychological abuse for many Sri Lankan Tamil refugees. Expanding and negotiating these policies to fit diverse cultural, social and political human experiences would better serve refugees during their migratory journey.Keywords: Sri Lankan Tamil refugeesrefugee migrationrefugee mental healthrefugee campsrefugee theorySri Lankan genocide Notes on contributorsDr. Miriam George is an Assistant Professor at the Virginia Commonwealth University's School of Social Work. Dr. George's has extensive clinical social work practice includes community mental health care systems in India, as well as in Canada, where she worked in inpatient and outpatient services providing interventions for individuals and communities. Her community engaged a research interest is on South Asian mental health, including, South Asian refugee mental health.
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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 | 0,000 |
| 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 ».