AVENUES OF SOCIAL ISOLATION AND HEALTH AMONG OLDER CHINESE MIGRANTS: A STRUCTURAL EQUATION MODELING APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social isolation and loneliness have detrimental impacts on health. During the COVID-19 pandemic, access to third places (e.g., coffee shops, libraries) decreased due to the closure of non-essential destinations for fear of serious illness. With reported rises in anti-Asian hate crimes, which primarily impacted older Asian adults, community mobility might have been additionally affected. Older adults reported adopting ICT during pandemic lockdowns, which may have sufficiently replaced previous activities that would require trips out of the home. Understanding different avenues of social connection and their distinct relationships to health for a vulnerable migrant population is critical to supporting equitable, healthy aging in a post-COVID world. Using a survey of older Chinese migrants in the Greater Toronto Area (GTA) during the extended COVID-19 lockdown, we investigate both community mobility and ICT use to understand how either avenue of socializing is related to the built environment and what the impact of community mobility and ICT use has on loneliness (De Jong Gierveld 6-item scale), mental and physical health (SF-12). Specifically, we use a structural equation model to test a theoretical framework of older adult social isolation. Ultimately, our model demonstrates the importance of community mobility in reducing feelings of loneliness, while ICT use is significantly related to better physical health. Both community mobility and ICT use have significant, although opposite, relationships to transit density. Results indicate that ICT use might have a limited ability to reduce loneliness and support mental health when mobility is limited.
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».