The Impact of Racially Motivated Housing Discrimination on Allostatic Load among Indigenous University Students
Notice bibliographique
Résumé
Allostatic load (AL) is an aggregate measure of wear and tear on the body due to the chronic activation of the stress response system. The goal of this study was to examine the association between racially motivated housing discrimination (HD) and AL score within a sample of Indigenous university students. Data for this cross-sectional study were collected from Indigenous adults attending university in a small city in western Canada between 2015 and 2017 (N = 104; mean age = 27.8 years). An item adapted from the Experience of Discrimination Scale was to assess racially motivated HD in the past 12 months. AL was measured as a composite of 7 biomarkers assessing neuroendocrine, cardiovascular, metabolic, and immune system function. Bias-corrected and accelerated bootstrapped linear regression models were used to examine associations adjusting for age, income, parenthood, and other situations in which discrimination had been experienced. Indigenous university students who experienced racially motivated HD in the past year (16.8% of the sample) had an average AL score of approximately 4, which was almost double that of their peers who had not. In an adjusted model, racially motivated HD was associated with a 1.5 point increase in AL score. This model explained 35% of the adjusted variance in AL score, of which racially motivated HD explained 24%. These results suggest Indigenous adults who experienced racially motivated HD in the past year had early and more pronounced wear and tear on neuroendocrine, cardiovascular, metabolic, and immune system functioning in young and middle adulthood than Indigenous peers who did not. These findings combine with others to highlight the need for increased efforts to prevent racially motivated HD in urban centers.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».