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Enregistrement W2123797554 · doi:10.1111/j.1467-9450.2006.00546.x

Immigration, lack of control and psychological distress: Findings from the Oslo Health Study

2006· article· en· W2123797554 sur OpenAlexaff
Odd Steffen Dalgard, Suraj Bahadur Thapa, Edvard Hauff, Michael McCubbin, Hammad Raza Syed

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorwegianPsychosocialSocioeconomic statusPsychologyImmigrationSocial supportDistressChecklistClinical psychologyPsychological distressMental healthPsychiatrySocial psychologyMedicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this study are to compare the level of psychological distress between Norwegian born and immigrants from countries with different income levels and culture, and to investigate the explanatory effect of socioeconomic and psychosocial factors, with special emphasis on lack of control (powerlessness and self-efficacy). A cross-sectional survey with self-administered questionnaire was conducted in 2000-2001 in a sample of 15,723 adults living in Oslo. Psychological distress was measured by a ten-item shortened version of Hopkins Symptom Checklist-25 items, whereas psychosocial variables were measured by various instruments. The results show that the level of psychological distress is significantly higher in immigrants from low- and middle-income countries than in the Norwegian born and the immigrants from high-income countries. They also report more powerlessness, more negative life events, less social support, less income and less paid work. It is concluded that negative life events, mainly related to social network, somatic health and economic situations, as well as lack of social support, are important mediators between immigration from low- and middle-income countries to Norway and psychological distress. Powerlessness also plays a role, but this is mainly because of a concept overlap between psychological distress and powerlessness.

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)0,001
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 seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations109
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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