Perceived and Experienced Anti-Chinese Discrimination and Its Associated Psychological Impacts Among Chinese Canadians During the Wave 2 of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined the sociodemographic factors associated with perceived and experienced anti-Chinese discrimination and discrimination as a predictor of psychological distress and loneliness among Chinese Canadians. A cross-sectional online survey was conducted in early 2021 with a sample of 899 Chinese Canadians (i.e., immigrants, citizens, visitors, and international students) during the Wave 2 of the COVID-19 pandemic. Overall, anti-Chinese discrimination was generally associated with younger age and poor financial or health status. Christianity/Catholicism believers were less likely to report perceived discrimination, whereas being married/partnered and living with family reduced the incidences of experienced discrimination. Most importantly, hierarchical linear regression models showed that both perceived and experienced discrimination predicted higher psychological distress (βs = 4.90–7.57, ps ≤ .001) and loneliness (βs = .89–1.73, ps ≤ .003), before and after controlling for all related sociodemographic covariates. Additionally, older age, higher education, better financial or health status could all buffer psychological distress, whereas living with family or in a house and better financial or health status could mitigate feeling of loneliness. The results suggested that discrimination has a robust detrimental impact on mental health conditions among Chinese Canadians.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».