Integrating Ethnicity and Migration As Determinants of Canadian Women's Health
Notice bibliographique
Résumé
HEALTH ISSUE: This chapter investigates (1) the association between ethnicity and migration, as measured by length of residence in Canada, and two specific self-reported outcomes: (a) self-perceived health and (b) self-reports of chronic conditions; and (2) the extent to which these selected determinants provide an adequate portrait of the differential outcomes on Canadian women's self-perceived health and self-reports of chronic conditions. The 2000 Canadian Community Health Survey was used to assess these associations while controlling for selected determinants such as age, sex, family structure, highest level of education attained and household income. KEY FINDINGS: * Recent immigrant women (2 years or less in Canada) are more likely to report poor health than Canadian-born women (OR = 0.48 CI: 0.30-0.77). Immigrant women who have been in Canada 10 years and over are more likely to report poor health than Canadian-born women (OR = 1.31 CI: 1.18-1.45).* Although immigrant women are less likely to report chronic conditions than Canadian-born women, this health advantage decreased over time in Canada (OR from 0.35 to 0.87 for 0-2 years to 10 years and above compared with Canadian born women). DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: * Migration experience needs to be conceptualized according to the results of past studies and included as a social determinant of health above and beyond ethnicity and culture. It is expected that the upcoming longitudinal survey of immigrants will help enhance surveillance capacity in this area.* Variables need to be constructed to allow women and men to best identify themselves appropriately according to ethnic identity and number of years in the host country; some of the proposed categories used as a cultural group may simply refer to skin colour without capturing associated elements of culture, ethnicity and life experiences.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».