Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has exacerbated socioeconomic deficiencies within Canada's immigrant populations, yet the difference between immigrants from countries with similar language and resources (such as the US) and those from a different background (non-US countries) is not well understood. Accordingly, the IMPACT study at the centre of this article included a Canadian national survey that compared key domains of life in US immigrants with non-US immigrants to provide policymakers with a research-based path toward delivering culturally targeted and socially competent services. Methods: Potential participants were recruited from newcomer support services centers to complete the IMPACT survey which assess participants' self-perceived impacts of COVID-19 on various socioeconomic markers. For each socioeconomic variable, we analyzed the experiential differences between US vs non-US immigrant subgroups. Results: On average, non-US immigrants in Canada were less likely to disclose their COVID-19 health status; this trend was correlated with reported concerns over discontinuation of one’s income. Qualitative themes within the non-US immigrant subgroup elucidated a mentality of “making it on [one’s]own”, and consequently, a reluctance to seek out external resources. Surprisingly, the US immigrant subgroup was subject to a comparatively greater post-pandemic decrease in socioeconomic well-being, resulting in proportionally greater food and financial insecurities than non-US immigrants. Conclusion: The study highlighted two key findings: (1) US immigrants faced a proportionally increased instability of their socioeconomic well-being; whilst (2) non-US immigrants faced greater social and intrapersonal barriers to external supports and experienced a greater incidence of COVID-19 infections, likely resulting from this cohorts reluctance to miss employment income.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».