“We Are Like Any Other People, but We Don’t Cry Much Because Nobody Listens”: The Need to Strengthen Aging Policies and Service Provision for Minorities in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: This study explores the aging experiences and needs of immigrant Muslim communities in an urban center in Alberta, Canada. Over one million Muslims live in Canada, with the majority being immigrants and visible minorities. Aging-focused policies and services have yet to address the needs of this population as larger cohorts begin to enter older age. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A community-based participatory research approach was adopted with a community advisory committee co-leading all aspects of the research process. Sixty-seven older adults and stakeholders from diverse ethnocultural immigrant Muslim communities participated in either individual interviews or one of the seven focus groups (2017-2018). Data were transcribed verbatim and thematically analyzed with a focus on factors that support or hinder positive aging experiences in this population. RESULTS: Participants not only described the benefits of growing old in Canada but also identified unique challenges stemming from their social positioning as religious minorities, immigrants, and older adults. We highlight these experiences in three themes: (a) aging while living across places, (b) negotiating access to aging-supportive resources in a time of scarcity, and (c) re-envisioning Islamic approaches to eldercare. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Immigrant Muslim communities report inequities experienced by older community members. There is a need for an in-depth analysis of the ways aging and migration policies intersect to influence the resources that immigrant minorities have access to as they grow old in Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle