A Mixed Methods Study of Social Capital and Health Among Adults in Rural Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Social capital has shown the potential to benefit health, and therefore is an important concept to take up within nursing. However, the lack of consensus about how social capital should be defined and measured leads to challenges translating existing evidence into health promotion practice. Further, there is some literature suggesting that social capital may not benefit the health of rural residents in the same way as it does for urban residents. Therefore, there is a need for research that helps advance our conceptual knowledge of social capital while examining the concept and its impact on health for rural residents. This thesis involved a sequential explanatory mixed methods study to understand how rural residents experience social capital and how it impacts their health. In the first phase, I began with an exploratory factor analysis of the 2013 General Social Survey data. This revealed the underlying factors that made up social capital for urban and rural residents of Ontario. Logistic regression analysis indicated that four of the six social capital factors were positively associated with health. There were no differences between rural and urban residents in the factors revealed, nor in the influence of the factors on health, however rural residents scored higher on several social capital factors. In the second phase, interviews and focus groups in two rural Ontario communities helped explain the findings and explored how rural residents experienced social capital in their daily lives. The friendly and helpful social context helped elucidate why rural residents had high social capital scores, yet the structural context contributed to difficulties accessing social capital for some groups. Together, the data from both study phases help advance our knowledge of social capital with important implications for nursing practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».