Examining Structural and Social Supports Offered to Resettled Refugees in 10 Host Countries – A Scoping Review Acknowledging Health in All Policies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Acknowledging health in all policies, this scoping review aims to describe and compare i) structural and social supports offered by countries participating in the United Nations refugee agency resettlement program and ii) refugees’ and service providers’ experiences with these supports. Recent Findings Structural supports in the 10 countries resettling the largest number of refugees in 2021 (United States [US], Canada, and 8 European nations) were summarized, using official national documentation. A scoping review of published literature (1995–2022) sourced from four databases was conducted to capture met and unmet needs of refugees and service providers related to these supports during the first year of resettlement. Study characteristics were enumerated, and needs were descriptively summarized. We found important differences in structural supports offered to resettled refugees by host countries and regions, particularly with access to healthcare, language training, employment and financial support. The 63 included studies originated from the US (34), Canada, (25) and the United Kingdom (UK) (4), with uneven sub-national distributions. Most studies focusing on healthcare reported unmet needs, with language barriers, lack of culturally sensitive care and logistical challenges described in all three countries. Insufficient language training and unmet economic needs were also often reported. Summary More research on resettled refugees' and service providers’ experiences with structural supports is needed, particularly in Europe and underrepresented regions in the US and Canada. A “Health in All Policies” approach to policies and programs related to resettlement should address unmet needs in healthcare, language training, employment and financial support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».