Sense of Place and Mental Wellness of Visible Minority Immigrants in Hamilton, Ontario: Revelations from Key Informants
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores key informants’ revelations on immigrants’ sense of place and mental wellness in Hamilton, Ontario, directed toward processes and programs that challenge belongingness and integration. Grounded in key informant interviews, our analysis underscores the importance of understanding immigrants’ sense of community, belonging embedded in socioeconomic conditions, and implications on mental wellness. It is proposed that settlement service providers and other stakeholders adopt a broad and multifaceted approach that recognizes the importance of addressing immigrants’ conditions in a holistic manner. This could be achieved by focusing on policies that affect all determinants of health (including mental health) through the integration of public policies into a comprehensive package of health improvement and promotion strategies, and should be incorporated into policies of health and health-related institutions for implementation. Ce papier explore les indicateurs importants des révélations sur le sens du lieu et de la santé mentale à Hamilton, en Ontario, orientés vers des processus et des programmes qui remettent en question l’appartenance et l’intégration. Fondée sur des entrevues avec indicateurs spécifiques, notre analyse met en exergue l’importance de comprendre le sens de la communauté chez les immigrants, leur appartenance renforcée à des conditions socio-économiques, et leur implication dans la santé mentale. On propose ainsi que les pourvoyeurs des services d’établissement et d’autres parties prenantes adoptent une approche plus globale et multiforme, qui reconnaisse l’importance d’aborder les conditions des immigrants de manière holistique. Ceci pourrait être fait en mettant l’accent sur les politiques qui affectent tous les déterminants de la santé (y compris la santé mental), à travers l’intégration des politiques publiques dans le dispositif global de l’amélioration de la santé et des promotions stratégiques, et qui devraient être incorporées dans les politiques de la santé ainsi que dans les institutions reliées à la santé pour leur réalisation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».