Factors supporting settlement among Syrian refugee women: A longitudinal participatory action research study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Over 13 million Syrians have been forcibly displaced since the start of the Syrian civil war in 2011. In response to this humanitarian crisis, several high-income countries have settled thousands of Syrian refugees. In Canada, over 50,000 Syrian refugees have resettled through varying resettlement programs. Half of the refugees are women who are mothers or of child-bearing age, and who experience numerous health disparities. This article reports findings from a larger, Canadian-based study inquiring into the factors supporting and shaping the settlement and integration experiences among women who are Syrian refugees and mothering. Methods: A longitudinal intersectionality-framed participatory action approach was initiated through multiple meetings with a diverse range of non-profit community organizations focused on refugee health and settlement. Through these meetings, sustainable relationships were formed, and trust was built toward further engaging with the Syrian refugee mothering women population. A core group of 4 women were employed as peer research assistants and were integrated across research processes. Results: In total, 40 Syrian refugee mothering women participated in this study. Six themes emerged from data analysis of their lived experiences of resettlement. Four of these themes are published elsewhere. We focus this article on two of the six key findings: harnessing strength-based capabilities, and peer research assistant experiences. Conclusions: The two findings described in this article convey facilitators that add to understanding influences on the mental well-being of Syrian refugee mothering women. Unique to this study is the novel integration of peer research assistants and a model of support which contributes to an ethical and inclusive approach to understanding lived experiences among refugee women. This article highlights how this model benefits the peer research assistant and promotes community engagement among women.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».