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Enregistrement W2974095124 · doi:10.1002/ajcp.12450

The Muslimah Project: A Collaborative Inquiry into Discrimination and Muslim Women’s Mental Health in a Canadian Context

2020· article· en· W2974095124 sur OpenAlexafffundabout
Brianna Hunt, Ciann Wilson, Ghazala Fauzia, Fauzia Mazhar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésHealth psychologyMental healthContext (archaeology)Public healthPsychologyHistory of psychologySociologyPsychotherapistMedicinePsychoanalysisNursingHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research in Europe and North America demonstrates that religious discrimination against Muslim people, commonly known as Islamophobia, results in many negative mental health impacts, including depression, anxiety, isolation, and feelings of exclusion (Awan & Zempi, 2015). In Canada, Muslim women face a unique form of discrimination based on their religious, racial, and gender identities (Helly, 2012; Zine, 2008). Grounded in feminist intersectional theory and practice (Hill Collins & Bilge, 2016), the present manuscript emerges from a community-based project centered on Muslim women's experiences of discrimination and resulting adverse mental health impacts. Through a series of five focus groups (N = 55), the research team engaged with Muslim women from diverse backgrounds in order to gain a more complete understanding of mental health inequities in Canada. Thematic analyses of focus group data revealed that Muslim women participants regularly experience Islamophobic discrimination and face multiple barriers when attempting to access culturally relevant and responsive supports. Results illuminate the potential of reciprocal, community-based research to investigate and respond to mental health disparities experienced by Muslim women in Canada.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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