ETHNIC VARIATIONS IN SOCIAL CAPITAL IN SOUTH ASIAN AND CHINESE OLDER ADULTS IN HONG KONG
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of social capital has gained a lot of attention as one of the determinants of wellbeing of aging adults. It serves the functions of connecting people with vital resources essential to improvement of health, promotion of social cohesion and networks, and enhancement of support received. Social capital could be influenced by a variety of individual and socio-cultural factors among racialized groups. This study aims to examine the variations in social capital in Chinese and South Asian aging adults in Hong Kong. A sample of 1,015 people aged 55 and above, consisting of Chinese (n=800) and South Asian participants (n=215), participated in a survey via telephone (Chinese) and face-to-face (South Asian) interview respectively. A 25-item World Bank’s Social Capital Assessment Tool was used for measuring six variables related to social capital including social participation, social support, social connection, trust, cohesion, and reciprocity, covering the structural and cognitive dimensions of social capital. A generalized linear model was performed to detect differences between the two groups after controlling for demographics. The aging Chinese people exhibited a stronger cohesion level than their South Asian counterparts, whereas the aging South Asians demonstrated higher levels of social participation, social support, social connection, trust, and reciprocity. The identified gaps further illustrate the socio-cultural differences between the groups, highlighting the importance of strategies for enhancing social inclusion and equity for racialized older people in the Chinese context.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».