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Enregistrement W2055911775 · doi:10.1007/s10903-013-9823-7

Acculturation and Nutritional Health of Immigrants in Canada: A Scoping Review

2013· review· en· W2055911775 sur OpenAlexafffundabout
Dia Sanou, Erin K. O’Reilly, Ismael Ngnie‐Teta, Malek Batal, Nathalie Mondain, Caroline Andrew, K. Bruce Newbold, Ivy Lynn Bourgeault

Notice bibliographique

RevueJournal of Immigrant and Minority Health · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmigrationOutreachAcculturationPublic healthEthnic groupHealth promotionMedicineGerontologyHealth equityEnvironmental healthPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although recent immigrants to Canada are healthier than Canadian born (i.e., the Healthy Immigrant Effect), they experience a deterioration in their health status which is partly due to transitions in dietary habits. Since pathways to these transitions are under-documented, this scoping review aims to identify knowledge gaps and research priorities related to immigrant nutritional health. A total of 49 articles were retrieved and reviewed using electronic databases and a stakeholder consultation was undertaken to consolidate findings. Overall, research tends to confirm the Healthy Immigrant Effect and suggests that significant knowledge gaps in nutritional health persist, thereby creating a barrier to the advancement of health promotion and the achievement of maximum health equity. Five research priorities were identified including (1) risks and benefits associated with traditional/ethnic foods; (2) access and outreach to immigrants; (3) mechanisms and coping strategies for food security; (4) mechanisms of food choice in immigrant families; and (5) health promotion strategies that work for immigrant populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0110,017
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations243
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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