Encouraging understanding or increasing prejudices: A cross-sectional survey of institutional influence on health personnel attitudes about refugee claimants' access to health care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper investigates the personal, professional and institutional predictors of health institution personnel's attitudes regarding access to healthcare for refugee claimants in Canada. METHODS: In Montreal, the staff of five hospitals and two primary care centres (n = 1772) completed an online questionnaire documenting demographics, occupation, exposure to refugee claimant patients, and attitudes regarding healthcare access for refugee claimants. We used structural equations modeling to investigate the associations between professional and institutional factors with latent functions of positive and negative attitudes toward refugee's access to healthcare. RESULTS: Younger participants, social workers, participants from primary care centres, and from 1st migrant generation had the lowest scores of negative attitudes. Respondents who experienced contact with refugees had lower scores of negative attitudes (B = -14% standard deviation [SD]; 95% CI: -24, -4%). However, direct contact with refugees increased scores of negative attitudes in the institution with the most negative attitudes by 36% SD (95% CI: 1, 71%). INTERPRETATION: Findings suggest that institutions influence individuals' attitudes about refugee claimants' access to health care and that, in an institutional context of negative attitudes, contact with refugees may further confirm negative perceptions about this vulnerable group.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».