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Enregistrement W4383220253 · doi:10.7202/1100660ar

STRATEGIES TO ACCESS HEALTH AND SOCIAL SERVICES FOR ENGLISH-SPEAKING OLDER ADULTS IN QUEBEC: A QUALITATIVE CASE STUDY

2023· article· en· W4383220253 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Alexandra Éthier, Annie Carrier

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchLanguage barrierQualitative researchNeuroscience of multilingualismPublic relationsSocial determinants of healthSocial WelfarePsychologySociologyMedicinePolitical scienceNursingPublic healthLinguisticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering that French is the dominant language in Quebec, that relatively few francophone providers of health and social services are able to speak English, and that English-speaking older adults (OAs) have low levels of bilingualism, anglophone OAs are more likely than their francophone peers to face language barriers when accessing health and social services. However, little is known about the strategies English-speaking OAs put into place to overcome the difficulties encountered due to language barriers when they access these services. We therefore aimed to document the strategies used by English-speaking OAs when, due to language barriers, they faced difficulties in accessing health and social services. We conducted a qualitative case study with ten English-speaking OAs in the Eastern Townships in Quebec. Through interviews and document reviews, we collected data which we then analyzed thematically. We identified seven strategies used by English-speaking OAs: investigating for health- and access-related information in English, creating their own services, entering the health and social services system offered in French, entering the health and social services system with help from others, putting the responsibility of overcoming the language barrier on the provider, splitting that responsibility, and taking on the responsibility. Our results highlight a potential burden associated with the involvement of the English-speaking community in enabling English-speaking OAs to access health and social services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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