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Enregistrement W1983660444 · doi:10.1080/21632324.2014.962808

Demographic characteristics, migration traumatic events and psychological distress among Sri Lankan Tamil refugees: a preliminary analysis

2014· article· en· W1983660444 sur OpenAlexaboutno aff
Miriam George, Jennifer Jettner

Notice bibliographique

RevueMigration and Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeTamilSri lankaDistressDemographyMedicinePsychological distressGeographyPsychiatrySocioeconomicsClinical psychologyMental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this preliminary analysis is to examine the differences in risk factors by host country in addition to overall risk factors based on demographic features of Sri Lankan Tamil refugee participants. This original research used a two -group comparison, cross-sectional design to conduct a pilot study among Sri Lankan Tamil refugees in Canada and India. Statistical analyses that compared the mean number of pre-migration trauma events for those in Canada (M = 10.98, SD = 4.77) to those in India (M = 6.63, SD = 4.65) was found to be statistically significant at an alpha level of 0.05, t(81) = −4.20, p < 0.001, indicating that those living in Canada had experienced more pre-migration traumatic events. Research results also indicate that post-migration traumatic events for those in Canada were statistically significant (M = 5.12, SD = 1.23) at an alpha level of 0.05, t(69.26) = −2.66, p = 0.010, indicating that those living in Canada had experienced more post-migration traumatic events. A deeper analysis will bring the applicability of refugee theory in refugee services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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