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Enregistrement W2923676617 · doi:10.3148/cjdpr-2019-008

Acculturation and Dietary Acculturation among Arab Muslim Immigrants in Canada

2019· article· en· W2923676617 sur OpenAlexaffvenueabout
Rana Aljaroudi, Susan Horton, Rhona M. Hanning

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcculturationImmigrationArabicConsumption (sociology)PsychologyMedicineSociologyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this work was to assess Arab Muslim immigrant mothers’ acculturation level, to explore apparent links between acculturation level and experiences of dietary changes, and to gather information on factors affecting dietary acculturation. Methods: Semi-structured individual interviews focusing on food choices were conducted with 24 mothers who had been in Canada 5 years or more. An adapted version of an existing acculturation scale was used to assess participants’ perception of their own acculturation. Results: Arab Muslim mothers retain traditional food preparation. However, several factors led to changes in their daily food consumption such as children’s preferences, time concerns, and availability of Arabic food. No significant relation was found between measured levels of acculturation and the adoption of Canadian food behaviour or the retention of preparation and consumption of traditional foods (dietary acculturation); however, a greater length of stay in Canada was somewhat associated with limitations on preparing traditional food. The findings indicated that many of the Arab Muslim mothers interviewed retain important aspects of their traditional cuisine. Conclusions: Dietary acculturation for Arab Muslim immigrants to Canada involved a balance between carrying forward food-related traditions and adapting to Canadian culture, including Canada’s food culture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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