Racism as a Social Determinant of Health for Newcomers towards Disrupting the Acculturation Process
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has demonstrated that racism is a social determinant of health (SDOH), particularly for racialized minority newcomers residing in developed nations such as the United States, Canada, New Zealand, and European countries. This paper will focus on racism as a SDOH for racialized newcomers in these countries. Racism is defined as “an organized system of privilege and bias that systematically disadvantages a group of people perceived to belong to a specific race”. Racism can be cultural, institutional, or individual. Berry’s model of acculturation describes ways in which racialized newcomers respond to their post-migration experiences, resulting in one of several modes of acculturation; these are integration, assimilation, separation, and marginalization. After examining the definition and description of racism, we argue that racism impacts newcomers at the site of acculturation; specifically, the paths they choose, or are forced to take in response to their settlement experiences. We posit that these acculturation pathways are in part, strategies that refugees use to cope with post-displacement stress and trauma. To support acculturation, which is primarily dependent on reducing the effects of cultural, institutional, and individual racism, health policymakers and practitioners are urged to acknowledge racism as a SDOH and to work to reduce its impact.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».