The effect of acculturation on the health of new immigrants to Canada between 2001 and 2005
Notice bibliographique
Résumé
Poster Presentation When comparing the health of immigrants to the native-born, studies have found what is called a “healthy migrant effect” where immigrants are likely to have a health advantage compared to native-born individuals. In Canada, effect could partially be explained by the strict immigration criteria that select immigrants on their health status (Akresh and Frank, 2008). However, immigrants lose this advantage over time so that their level of health often deteriorates below the one of natives. This deterioration is an important issue for the health of populations in Canada and a challenge to adapt the health system to the needs of immigrants. The Longitudinal Survey of Immigration to Canada (LSIC) provides an original way to assess the effects of acculturation, a process of adopting new cultural norms and practices, which has been often cited as one of the leading causes of immigrant’s health deterioration. The LSIC contains a cohort of 7716 landed immigrants in Canada between October 1st 2000 and September 30th 2001. The objective of this paper is to analyze the effects of acculturation on immigrants’ general health and self-perceived mental health. The analysis is based on multivariate logistic regressions that control for pre-migration and post-migration factors which may potentially confound the relationship between acculturation and health. Our results show that acculturation outcomes proposed by Berry (1997) - integration, assimilation, separation, marginalization- influence the health of immigrants through socioeconomic variables such as education and financial status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».