Bonding social capital and health within four First Nations communities in Canada: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
To date, research on social capital in Indigenous contexts has been scarce. In this quantitative study, our objectives were to (1): Describe bonding social capital within four distinct First Nations communities in Canada, and (2) Explore the associations between bonding social capital and self-rated health in these communities. With community permission, cross-sectional data were drawn from the Canadian Alliance for Healthy Hearts and Minds study. Four reserve-based First Nations communities were included in the analysis, totaling 591 participants. Descriptive statistics were computed to examine levels of social capital among communities and logistic regression analyses were performed to identify social capital predictors of good self-rated health. Age, sex, education level, and community were controlled for in all models. Across the four communities in this study, areas of common social capital included frequent socialization among friends and large and interconnected family networks. Positive self-rated health was associated with civic engagement at federal or provincial levels (OR=1.65, p<0.05) and organizational membership (OR=1.60, p<0.05), but overall, sociodemographic variables were more significantly associated with self-rated health than social capital variables. Significant differences in social capital were found across the four communities and community of residence was a significant health outcomes predictor in all logistic regression models. In conclusion, this study represents one of the first efforts to quantitatively study First Nations social capital with respect to health in Canada. The results reflect significant differences in the social capital landscape across different First Nations communities and suggest the need for social capital measurement tools that may be adapted to unique Indigenous contexts. Further, the impact of social capital on health may be better explored and interpreted with more community-specific instruments and with supplementary qualitative inquiry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,005 | 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 ».