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Enregistrement W4408837656 · doi:10.1007/s10823-025-09526-z

Resilience in Japanese Older Immigrants in Canada and the Role of Community Support During the COVID-19 Pandemic

2025· article· en· W4408837656 sur OpenAlexaboutno aff
Mineko Wada, Sarah L. Canham

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Gerontology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHiroshima University
Mots-clésPsychological resilienceAgency (philosophy)ImmigrationSocial supportGerontologyPsychologyMedicineSociologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Japanese people make up a small proportion of the population in Canada, and there are limited resources to meet their specific needs. Thus, older Japanese Canadians were particularly affected by disrupted support and service systems when COVID-19 public health orders were implemented. The objective of this study was to explore how Japanese older immigrants cultivated resilience in overcoming challenges during the COVID-19 pandemic and how a community service agency supported the process. In this qualitative study, seven community-dwelling Japanese older immigrants and five agency staff participated in semi-structured interviews. Interviews were thematically analyzed using a conceptual lens of resilience, which refers to the ability to survive and thrive in the face of adverse life experiences. Our analysis yielded three themes: (1) Challenges and concerns associated with digital literacy, English literacy, COVID-19, and the future; (2) Individual sources of physical, mental, and social resilience; and (3) Agency-supported sources of resilience that enable management of health, safety, and daily life, connection, and belonging. The findings advance our understanding of the ways in which older immigrants cultivate resilience in the face of adversity and how programs and services can help older immigrants cope with adversity to meet their needs. Implications for service provision include ensuring systems are in place to digitally connect older adults to programs, support home maintenance and housekeeping, and engage older adults in the development of new programs.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,385 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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