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Enregistrement W4409535309 · doi:10.1136/bmjph-2024-001700

Indian women’s settlement experiences and the impact on their health: a narrative study in Brampton, Ontario

2025· article· en· W4409535309 sur OpenAlexaffabout
Sarah Ruth Kipp, David Busolo

Notice bibliographique

RevueBMJ Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingSettlement (finance)NarrativeHealth careThematic analysisNarrative inquiryPsychologyEconomic growthPolitical scienceGender studiesSocioeconomicsMedicineSociologyQualitative researchSocial scienceBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Women who have immigrated from India experience health decline during settlement in Canada. However, little is known about how their settlement experiences impact their health. Accordingly, our study examined the impact of Indian women's settlement experiences on their health. Method: Eight Indian women aged 25-45 years were recruited for our study through purposive and snowball sampling. Guided by narrative inquiry, data collection included individual interviews and a demographic survey. Subsequently, data analysis was completed using Clandinin and Connelly's thematic and holistic method. Results: Narratives described three phases of settlement: 'discovering and seeking', 'compromising and surviving' and 'transitioning and accepting'. Narratives of 'discovering and seeking' described the women's process of exploring and learning about their surroundings and their efforts to obtain information and essential resources. Narratives of 'compromising and surviving' described how the women accepted circumstances below their expectations and applied extraordinary efforts to settle. Narratives of 'transitioning and accepting' depicted women becoming familiar, skilled and supported. This process led to them accepting their new lives and developing hope for a better future. Throughout these phases, women faced social determinants of health (SDOH) challenges and a lack of support which contributed to a decline in their health. Conclusion: Challenges faced during settlement negatively impacted health. When SDOH challenges and distress persist, functional impairment, increased healthcare costs, chronic disease and mortality risk are likely. Alternatively, improved navigation support, culturally appropriate healthcare and equitable employment opportunities could promote Indian women's health during settlement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0240,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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