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Enregistrement W4392865077 · doi:10.1080/02614367.2024.2328087

Being “outdoors” in a new country: associations between immigrant characteristics, outdoor recreation activities, and settlement satisfaction in Canada

2024· article· en· W4392865077 sur OpenAlexaffabout
Ulises Charles-Rodriguez, Richard Larouche

Notice bibliographique

RevueLeisure Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationSettlement (finance)ImmigrationGeographySocioeconomicsTourismDemographic economicsEnvironmental protectionSociologyPolitical scienceBusinessArchaeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many immigrants in Canada experience rapid mental health deterioration as they integrate into their host country. Participation in outdoor recreation, and natural environments at large, have been suggested as a health-promoting activity that facilitates immigrants’ adaptation, fostering mental health and wellbeing. We used cross-sectional data from the Canadian General Social Survey 2016 (n = 15,876) to explore the associations between immigrant characteristics (i.e. status, length of settlement, and migration programme), participation in outdoor recreation activities, and settlement satisfaction (operationalised as satisfaction with life in Canada and with the local environment). Our findings suggest that immigrants engage in significantly fewer outdoor activities, and settlement satisfaction varies according to the length of settlement and immigration programmes (i.e. refugees, family reunification and economic immigrants). Participation in outdoor recreation activities was associated with significantly higher levels of settlement satisfaction. Participation in a broader range of outdoor activities moderated the association between immigrant characteristics and satisfaction with the local environment. Our findings have implications for recreation professionals and settlement agencies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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