Exploring Maternal Birthplace and Child Gender Disparities in Markers of Neglect and Maltreatment among Young Children of Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
Significant immigration to Canada has brought many cultures and parenting practices together, highlighting differences in child health and wellbeing. Given the increasingly large amount of migration from countries with high gender inequality, it is unknown how parental immigration interacts with child gender to affect healthcare and wellbeing in early childhood. In this dissertation, I present four studies regarding variation in routine preventive health care and maltreatment in very early childhood by maternal birthplace and child gender. The first study is a scoping review where I mapped the use of gender-based analysis in research on the health of children in immigrant families. I found that child gender is an understudied aspect of immigrant children’s health, thereby presenting an opportunity for further research. Next, in three population-based retrospective cohort studies, I compared the risk of three markers of child health care and well-being across immigrant maternal birthplaces in comparison to mothers born in Canada—immunizations, well-child visits at 24 months, and early child maltreatment at five years of age. To explore whether son preference affects child routine preventive care and maltreatment, I also compared outcomes between daughters and sons within families. I demonstrate that children of immigrants are well cared for concerning routine immunizations and are less likely to experience maltreatment in early childhood than children of non-immigrants. Maternal birthplaces associated with high levels of gender inequity do not seem to place daughters at risk of adverse outcomes compared to sons, except for a select case. Results support addressing vaccine hesitancy and child maltreatment in the general population to promote well-being in early childhood, as well as select targeted approaches among specific immigrant groups. My studies provide a model (including data sources, study design, and analytic techniques) to monitor and detect gender inequality in the general population as well as among minority groups. My research adds to the evidence around gender equity, which will hopefully ensure girls continue to achieve the same level of health care and well-being as boys.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».