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Enregistrement W4405976441 · doi:10.1093/geroni/igae098.0627

THE IMPACT OF CULTURE ON CIVIC ENGAGEMENT OF AGING ASIAN IMMIGRANTS: FINDINGS FROM A MIXED STUDY IN EDMONTON, CANADA

2024· article· en· W4405976441 sur OpenAlexaffabout
Hongmei Tong

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCreative Drama in Education
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationAsian americansCivic engagementGerontologyDemographic economicsPolitical scienceSociologyGender studiesMedicineAnthropologyEconomicsEthnic groupLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As a well-known immigrant-receiving country, Asian immigrants constitute most immigrants in Canada. However, the understanding of cultural diversity and intra-cultural similarities and differences among aging immigrants’ civic activities is limited. A mixed-methods study was conducted to examine civic participation experienced by Filipinos, Indians, and Chinese, since they are the three largest ethnocultural communities in Edmonton. Thematic analysis related to research questions was used for data analysis. Findings show diversity in the understanding of civic engagement and willingness, and their understanding and engagement in civic activities are affected by culture-related factors such as country of origin, time since immigration, citizenship status, greater official language proficiency, and pre-migration participation in activities. Public policies, such as immigration and integration policies (e.g., multiculturalism, diversity, and social inclusion), also influence immigrants’ civic participation. The findings suggest that cultural diversity should be considered in promoting civic activities among aging immigrants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

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Publié2024
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