Cross-generational effects of discrimination among immigrant mothers: Perceived discrimination predicts child's healthcare visits for illness.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study tested whether an immigrant mother's perception of ethnic and language-based discrimination affects the health of her child (indexed by the child's frequency of sick visits to the doctor, adjusting for well-visits), as a function of her ethnic-group attachment and length of U.S. residency. METHOD: A community-based sample of 98 immigrant Dominican and Mexican mothers of normally developing 14-month-old children were interviewed. Mothers reported their perceived ethnic and language-based discrimination, degree of ethnic-group attachment, length of time in the United States, and frequency of their child's doctor visits for both illness and routine (healthy) exams. RESULTS: Among more recent immigrants, greater perceived ethnic and language-based discrimination were associated with more frequent sick-child visits, but only among those reporting low ethnic-group attachment. The associations between both forms of perceived discrimination and sick-child visits were not observed among mothers reporting high ethnic-group attachment. Among more established immigrants, perceived language-based discrimination was associated with more frequent sick-child visits regardless of ethnic-group attachment. CONCLUSION: These results suggest that a Latina mother's experience with ethnic and language-based discrimination is associated with her child's health, as indicated by doctor visits for illness, but that strong ethnic-group attachment may mitigate this association among recent immigrants.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».