Migrations and gradations : reappraising the health profile of immigrants to Canada
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Notice bibliographique
Résumé
New immigrants to Canada typically have a more favourable health profile than \nthe non-immigrant population. This phenomenon, known as the 'healthy immigrant \neffect', has been attributed to both the socioeconomic advantage (ie. educational \nattainment, occupational opportunity) of non-refugee immigrants and existing screening \nprotocols that admit only the healthiest of persons to Canada. It has been suggested that \nthis health advantage diminishes as the time of residence in Canada increases, due in part \nto the adoption of health-risk behaviours such as alcohol and cigarette use, an increase in \nexcess body weight, and declining rates of physical activity. However, the majority of \nhealth research concerning immigrants to Canada has been limited to cross-sectional \nstudies (Dunn & Dyck, 2000; Newbold & Danforth, 2003), which may mask an \nimmigrant-specific cohort effect. Furthermore, the practice of aggregating foreign-bom \npersons by geographical regions or treating all immigrants as a homogeneous group may \nalso obfuscate intra-immigrant differences in health. Accordingly, this study uses the \nCanadian National Population Health Surveys (NPHS) and data from the United Nations \nDevelopment Program (UNDP) to prospectively evaluate factors that predict health status \namong immigrants to Canada. Each immigrant in the NPHS was linked to the UNDP \nHuman Development Index of their country of birth, which uses a combined measure of \nhealth, education, and per capita income of the populace. The six-year change in health \nfunction, psychological distress, and self-rated health were considered from a population \nhealth perspective (Evans, 1994), using generalized-estimating equations (GEE) to \nexamine the compounding effect of past and recent predictors of health. Demographic
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle