A Brief Review of Mental Health Issues among Asian and Pacific Islander Communities in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to provide a brief summary of mental health issues among Asian and Pacific Islander (API) communities in the U.S. APIs include individuals from Far East Asia (e.g., Korea, China), Central Asia (e.g., Afghanistan, Uzbekistan), South Asia (e.g., India, Pakistan), South East Asia (e.g., Thailand, Philippines), Western Asia (e.g., Iran, Saudi Arabia), and Pacific islands (e.g., Hawaii, Samoa, Mariana island, Fiji, Palau, French Polynesia, Marshall Islands, Micronesia, New Zealand, Tokelau islands, Niue, and Cook Islands). Collectively they speak more than one hundred languages and dialects. Such a diversity across the API community presents unique challenges and opportunities for research, education, and practice. The existing body of literature on mental health issues in API communities is marred by the lack of high-quality data and insufficient degrees of disaggregation. Such a knowledge gap hindered our ability to develop culturally and linguistically tailored interventions, and in turn, API communities have experienced mental health disparities and mental health services' disparities. To move the field forward, future research effort with APIs should focus on articulating variations across different API subgroups, identifying what explains such variations, and examining the implications of such variations to research, practice, education, and policy.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».