2.11-P13Understanding the needs of refugee women in navigating the Canadian healthcare system
Notice bibliographique
Résumé
Migration and refugee crises are increasing globally due to war, conflict and natural disasters leaving women and children more vulnerable and having a negative impact on their health and well-being. Women refugees account for about half of the 244 million migrants and nearly half of the 19.6 million refugees worldwide (UN General Assembly, 2016). It is important to explore the healthcare experiences of refugees settling in Canada to understand how the structure and operation of the healthcare system meets their health needs. Although some studies exist on the difficulty women refugees face in accessing and utilizing healthcare services, there is a paucity of research on how women refugees navigate the Canadian healthcare system and the gaps that exist between their expectations and actual experiences. This study seeks to understand the healthcare needs of refugee women and identify strategies that can help improve their familiarity with, access to, and navigation and utilization of the Canadian healthcare system. A qualitative research approach informed by a intersectionality feminist framework will be used to understand the intersecting factors that influence how women refugees access healthcare in Southern Alberta, Canada. The inclusion criteria for selection using purposive sampling will be refugee women between the ages of 18-49 years living in Alberta for about six months to five years. Data will be collected through four (4) focus group discussions and eight (8) in-depth individual interviews. The study will employ an inductive thematic analysis approach to explore the collective voices of women’s narrative stories or perspectives about healthcare services in Canada. The study aims to answer the question – what do refugee women really need and how does the Canadian healthcare system fulfil these needs? It is expected that the study findings will provide reliable information and challenge stakeholders’ interest and policy making for refugee women’s health needs which is necessary for their settlement.
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 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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».