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Enregistrement W2904592166 · doi:10.2196/12616

Understanding Social Network and Support for Older Immigrants in Ontario, Canada: Protocol for a Mixed-Methods Study

2018· article· en· W2904592166 sur OpenAlexaffvenueabout
Sepali Guruge, Souraya Sidani, Lu Wang, Bharati Sethi, Denise L. Spitzer, Margaret Walton‐Roberts, Ilene Hyman

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaWilfrid Laurier UniversityThe King's UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPsychological resilienceSociologyIntersectionalityVulnerability (computing)Social isolationSocial supportQualitative researchGerontologyPsychologyGender studiesSocial psychologyPolitical scienceMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults are the fastest growing age group worldwide and in Canada. Immigrants represent a significant proportion of older Canadians. Social isolation is common among older adults and has many negative consequences, including limited community and civic participation, increased income insecurity, and increased risk of elder abuse. Additional factors such as the social, cultural, and economic changes that accompany migration, language differences, racism, and ageism heighten older immigrants' vulnerability to social isolation. OBJECTIVE: This mixed-methods sequential (qualitative-quantitative) study seeks to clarify older immigrants' social needs, networks, and support and how these shape their capacity, resilience, and independence in aging well in Ontario. METHODS: Theoretically, our research is informed by an intersectionality perspective and an ecological model, allowing us to critically examine the complexity surrounding multiple dimensions of social identity (eg, gender and immigration) and how these interrelate at the micro (individual and family), meso (community), and macro (societal) levels in diverse geographical settings. Methodologically, the project is guided by a collaborative, community-based, mixed-methods approach to engaging a range of stakeholders in Toronto, Ottawa, Waterloo, and London in generating knowledge. The 4 settings were strategically chosen for their diversity in the level of urbanization, size of community, and the number of immigrants and immigrant-serving organizations. Interviews will be conducted in Arabic, Mandarin, and Spanish with older women, older men, family members, community leaders, and service providers. The study protocol has received ethics approval from the 4 participating universities. RESULTS: Quantitative and qualitative data collection is ongoing. The project is funded by the Social Sciences and Humanities Council of Canada. CONCLUSIONS: Comparative analyses of qualitative and quantitative data within and across sites will provide insights about common and unique factors that contribute to the well-being of older immigrants in different regions of Ontario. Given the comprehensive approach to incorporating local knowledge and expert contributions from multilevel stakeholders, the empirical and theoretical findings will be highly relevant to our community partners, help facilitate practice change, and improve the well-being of older men and women in immigrant communities. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12616.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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