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Enregistrement W2899268435 · doi:10.1177/0706743718802800

Migrations Matrimoniales: Facteurs de Risque en Santé Mentale

2018· article· fr· W2899268435 sur OpenAlexvenueno aff
Altay Manço, Ertuğrul Taş

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2018
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif : Cette contribution évalue les migrations matrimoniales en tant que facteurs de risque en santé mentale pour les personnes immigrées et leur entourage. Méthode : L’effet des migrations matrimoniales sur la santé mentale des personnes immigrées est approché grâce à l’analyse des données produites par une clinique psychologique située en Belgique. Entre 1997 et 2014, ce centre a accueilli un total de 3265 patients d’origine turque immigrés dans ce pays, dont 41% d’hommes et 59% de femmes. La moitié de ces personnes a migré à la suite d’un mariage. Résultats : L’étude montre une incidence prononcée des troubles psychosomatiques et de l’humeur chez les immigrées matrimoniales, alors que les immigrés matrimoniaux atteints de troubles anxieux ou de l’humeur le sont plus gravement. Cette question est peu élaborée dans la littérature bien qu’elle impacte le travail des spécialistes en santé mentale, ainsi que celui des acteurs de l’intégration. Conclusions : L’étude devrait être élargie vers d’autres communautés immigrées, dans d’autres pays récepteurs de migrants, notamment en Amérique du Nord. Les observations montrent l’importance de revoir les politiques migratoires et le droit du séjour en fonction des risques psychologiques pris par les migrants matrimoniaux, souvent dépendants de leur belle-famille pour leur subsistance dans le pays d’installation. Si ces personnes avaient d’autres voies d’accès au pays et un droit de séjour, même s’ils ne poursuivent pas leur mariage, cela diminuerait probablement le stress qu’ils vivent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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