The Psychological Effects and Experiences of the Asian Canadian Population During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This narrative qualitative research study explored experiences of anti-Asian racism from the perspective of four Asian Canadians in the Greater Toronto Area (GTA) during the COVID-19 pandemic. The research aims to illustrate the impact of anti-Asian racism following the emergence of the COVID-19 virus and how it affected the mental health and well-being of these individuals. Through the theoretical framework of Critical Race Theory, this research focused on presenting the stories from the perspective of people of colour and examines how practices of racial discrimination have suppressed Asian Canadians. This research paper utilizes a thematic narrative analysis to dissect the findings of the study. The themes that emerged from the study included the circulation of misinformation through news and social media, experiences of micro-aggressions, the development of stress and anxiety, and calls for preventative measures. The findings provided insight into how some forms of racism may be experienced in Canada during the COVID-19 pandemic and its mental health implications. Following the analysis of this study, implications for future social work practice and research are discussed. These implications include the advocacy for further longitudinal research and push for policy change to protect and support Asian populations in Canada.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».