Socio-cultural correlates of self-reported experiences of discrimination related to COVID-19 in a culturally diverse sample of Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
Minorities and marginalized groups have increasingly become the target of discriminatory actions related to the COVID-19 pandemic. Detailed information about the manifestation of COVID-related discrimination is required to develop preventive actions that are not stigmatizing for such groups. The present study investigates experiences of perceived discrimination related to COVID-19 and its socio-cultural correlates in a culturally diverse sample of adults in Quebec (Canada). An online survey was completed by 3273 Quebec residents (49 % 18-39 years old; 57 % female; 49 % White). We used multivariate binomial logistic regression models to assess prevalence of COVID-related discrimination and to investigate socio-cultural correlates of reasons and contexts of discrimination. COVID-related discrimination was reported by 16.58 % of participants. Non-white participants, health-care workers and younger participants were more likely to experience discrimination than White, unemployed and older participants, respectively. Discrimination was reported primarily in association with participants' ethno-cultural group, age, occupation and physical health and in the context of public spaces. Participants of East-Asian descent and essential workers were more likely to report discrimination because of their ethnicity and occupation, respectively. Although young people experienced discrimination across more contexts, older participants were primarily discriminated in the context of grocery stores and because of their age. Our findings indicate that health communication actions informed by a social pedagogy approach should target public beliefs related to the association of COVID-19 with ethnicity, age and occupation, to minimize pandemic-related discrimination. Visible minorities, health-care workers and seniors should be protected and supported, especially in public spaces.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».