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Enregistrement W4385395791 · doi:10.1080/14427591.2023.2235368

Aging Muslim immigrants transitioning from Muslim majority countries to Muslim minority countries: A scoping review addressing dynamics of occupation, place, and identity

2023· review· en· W4385395791 sur OpenAlexaff
Nada Nasir, Carri Hand, Debbie Laliberté Rudman

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationIdentity (music)Gender studiesOccupational scienceSociologyIslamPolitical sciencePsychologyGeographyOccupational therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immigration can challenge aging people’s health, social inclusion, and continued engagement in meaningful occupations, causing loss of and/or change in social status, relationships, and roles; all of which can be intimately tied to place and identity. Such losses may lead to depression, isolation, and can negatively affect quality of life. This scoping review aimed to better understand how aging Muslim immigrants re-establish and enact occupations and negotiate their identities across various places in the host country. Findings revealed the diverse ways aging Muslim immigrants made complex negotiations after migrating to an unfamiliar Muslim minority country to fulfill important roles, navigate ways to participate in meaningful occupations, and express their identities safely across places. The reviewed studies showed how this group was frequently confronted by challenges, including cultural and religious rejection, disruption in occupations, and structural barriers. However, many found ways to overcome these challenges through occupational engagement and social connectivity, which supported their integration process. Increased attention to the occupations of aging immigrants will allow researchers, service providers, and policy makers to make meaningful contributions to improve the lives of aging Muslim immigrants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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