Nouns as essential migration signifiers for improving migrant mental health through social services supporting problem-focused or emotion-focused coping
Notice bibliographique
Résumé
Migrate as a verb represents a process where providing social services to migrants reduces their instability and discomfort with providers inclined to pity or fear migrants. Consequently, migrants learn to form negative views of themselves, decreasing their mental health. Considering migrate as a verb neglects the noun to whom or to which the migrant is heading—a person, place, thing, event, or idea. Viewing migration as noun-dependent, the migrant is potentially identifiable as self-directing their migration and seeking aid. This study examines examples of the five types of nouns migrants may conceptualize to guide their migration in a narrative review of Google Scholar search results of “[noun-type] to which [whom] migrants head in their migration” for each noun type regarding the four relevant highest returned post-2020 reports. Examining migrant mental health considers a 2023 systematic review regarding place. The purpose is to investigate the social services applicable to migrants if ultimately self-directing (or not) regarding coping theory, contrasting problem-focused with emotion-focused coping. Viewing such migration nouns as essential migration signifiers encourages migrants’ favorable identification. In recognizing the intended self-direction of the migrant, their mental health is improved and is supportable through relevant and appropriately available social services.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».