“If I Stay Quiet, the Only Person That Gets Hurt Is Me”: Anti-Asian Racism and the Mental Health of Chinese-Canadian Youth During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose Despite documented accounts of racial discrimination against Chinese communities during the COVID-19 pandemic, few studies have examined experiences of racism among Canadian youth. This qualitative study explored the experiences of Chinese-Canadian youth during the COVID-19 pandemic and their mental health. Methods A qualitative descriptive research design, informed by Critical Race Theory (CRT), was used for this study. Data was collected using focus groups and image-based elicitation methods. Youth who self-identified as Chinese-Canadian, aged 18–24, and who experienced some account of self-defined racism were included. We analyzed the data using a coding system developed for this study and formulated key themes. Results Our analysis identified three themes: (I) Becoming racialized ; (II) Learning the rules of racism ; and (III) Effects of racism on mental health . We discuss findings in relation to the model minority stereotype, intersectionality of race and gender, and factors leading to a lack of support. Conclusions This study provides evidence that racism had immediate and prolonged effects on the mental health of Chinese-Canadian youth and their relationships with peers, family, and even strangers. Our research suggests the need for enhanced services for Chinese-Canadian youth and other groups experiencing racism.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».