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Enregistrement W2020951391 · doi:10.2105/ajph.2013.301479

The Lifetime Effect of Residential School Attendance on Indigenous Health Status

2013· article· en· W2020951391 sur OpenAlexaffabout
Violet Kaspar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusAttendanceEnvironmental healthEducational attainmentIndigenousDemographyGerontologyLogistic regressionMedicinePopulationPublic healthSocioeconomicsGeographySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: I examined the health impact of lifetime Indian Residential school (IRS) attendance and the mediating influences of socioeconomic status and community adversity on health outcomes in a national sample of Aboriginal peoples in Canada. METHODS: In an analysis of data on 13,881 Inuit, Métis, and off-reserve First Nations or North American Indian adults responding to the postcensus 2006 Aboriginal Peoples Survey administered October 2006 to March 2007, I tested the direct effect of IRS attendance on health and indirect effects through socioeconomic and community factors using logistic regression procedures. RESULTS: Negative health status was significantly more likely with IRS attendance than nonattendance. The direct effect of IRS attendance remained significant although it attenuated substantially when adjusting for demographic characteristics, socioeconomic status, and community-level adversities. Community adversity and socioeconomic factors, primarily income, employment status, and educational attainment mediated the effect of IRS on health. CONCLUSIONS: Residential school attendance is a significant health determinant in the Indigenous population and is adversely associated with subsequent health status both directly and through the effects of attendance on socioeconomic and community-level risks.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations69
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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