Impact of the COVID-19 pandemic on Muslim older immigrants in Edmonton, Alberta: A community-based participatory research project with a local mosque
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Older Muslim immigrants experience multiple vulnerabilities living in Canada. This study explores the experiences of Muslim older adults during the COVID-19 pandemic to identify ways to build community resilience as part of a community-based participatory research partnership with a mosque in Edmonton, Alberta. METHODS: Using a mixed-methods approach, check-in surveys (n = 88) followed by semi-structured interviews (n = 16) were conducted to assess the impact of COVID-19 on older adults from the mosque congregation. Quantitative findings were reported through descriptive statistics, and thematic analysis guided the identification of key findings from the interviews using the socio-ecological model. RESULTS: Three major themes were identified in consultation with a Muslim community advisory committee: (a) triple jeopardy leading to loneliness, (b) decreased access to resources for connectivity, and (c) organizational struggles to provide support during the pandemic. The findings from the survey and interviews highlight various supports that were missing during the pandemic for this population. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic exacerbated the challenges associated with aging in the Muslim population and contributed to further marginalization, with mosques being sites of support during times of crises. Policymakers and service providers must explore ways of engaging mosque-based support systems in meeting the needs of older Muslim adults during pandemics.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».