Intersection of Migration and Access to Health Care: Experiences and Perceptions of Female Economic Migrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
More people are migrating than ever before. There are an estimated 1 billion migrants globally-of whom, 258 million are international migrants and 763 million are internal migrants. Almost half of these migrants are women, and most are of reproductive age. Female migration has increased. The socioeconomic contexts of women migrants need investigation to better understand how migration intersects with accessing health care. We employed a focused ethnography design. We recruited 29 women from three African countries: Ghana, Nigeria, and South Africa. We used purposive and convenient sampling techniques and collected data using face-to-face interviews. Interviews were audio-recorded and transcribed verbatim. Data were analyzed with the support of ATLAS.ti 8 Windows (ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH), a computer-based qualitative software for data management. We interviewed 10 women from both South Africa and Ghana and nine women from Nigeria. Their ages ranged between 24 and 64 years. The four themes that developed included social connectedness to navigate access to care, the influence of place of origin on access to care, experiences of financial accessibility, and historical and cultural orientation to accessing health care. It was clear that theses factors affected economic migrant women's access to health care after migration. Canada has a universal health care system but multiple research studies have documented that migrants have significant barriers to accessing health care. Most migrants indeed arrive in Canada from a health care system that is very different than their country of origin. Access to health care is one of the most important social determinants of health.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».