RESILIENCE IN JAPANESE OLDER IMMIGRANTS AND ROLES OF COMMUNITY SUPPORT DURING THE COVID-19 PANDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this community-based study was to explore how Japanese older immigrants cultivated resilience in overcoming challenges during the COVID-19 pandemic and how Tonari Gumi, a community service agency, supported the process. As Japanese people make up a small proportion of the population in Canada, there are limited resources to meet their distinct needs. Thus, Japanese older adults were particularly affected by disrupted support and service systems when COVID-19 public health orders were implemented. In this qualitative study, seven community-dwelling Japanese older immigrants and five staff from Tonari Gumi participated in semi-structured interviews. The interviews were analyzed thematically using a conceptual lens of resilience, which refers to the ability to survive and thrive in the face of adverse life experiences. Our analysis yielded three themes: Challenges and concerns; Staying active: physically, mentally, and socially; and Creating needs-based services and programs to survive, connect, and enjoy. The initial challenge experienced by Japanese older immigrants was “a feeling of emptiness,” followed by hardships associated with digital literacy, English literacy, fear of COVID, and concerns about the future. In response to the challenges, Japanese older immigrants stayed active by rebuilding and sustaining regular exercise habits, nurturing and sustaining positive mindsets, and sustaining and expanding social connections. Tonari Gumi developed and delivered a variety of new services and programs to meet the needs of survival, social connection, and fun. We will discuss key actions that older individuals and service providers took on to facilitate resilience and implications for research, policy, and practice.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».