Predictors of positive mental health among refugees: Results from Canada’s General Social Survey
Notice bibliographique
Résumé
Do refugees have lower levels of positive mental health than other migrants? If so, to what extent is this attributable to post-migration experiences, including discrimination? How does gender affect the relationships between post-migration experience and positive mental health? To address these questions, the current study uses data from Statistics Canada's 2013 General Social Survey (GSS), a nationally representative household study that included 27,695 Canadians 15 years of age and older. The study compares self-reported positive mental health among 651 refugees, 309 economic immigrants, and 448 family class immigrants from 50 source countries. Immigration-related predictors of mental health were examined including sociodemographic characteristics, discrimination, acculturation variables, and experiences of reception. Separate analyses were carried out for women and men. Refugees had lower levels of positive mental health than other migrants. Affiliative feelings towards the source country jeopardized refugee, but not immigrant mental health. A sense of belonging to Canada was a significant predictor of mental health. Perceived discrimination explained refugee mental health disadvantage among men, but not women. Bridging social networks were a mental health asset, particularly for women. The implications of anti-refugee discrimination net of the effects of anti-immigrant and anti-visible minority antipathies are discussed, as well as possible reasons for gender differences in the salience of mental health predictors.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».