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Enregistrement W4411467779 · doi:10.3390/healthcare13131478

Social Participation Among Older Immigrants: A Cross-Sectional Study in Nine Cities in Canada

2025· article· en· W4411467779 sur OpenAlexafffundabout
Sepali Guruge, Souraya Sidani, Jill Hanley

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensYork UniversityMcGill UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationHobbySocial engagementPsychological interventionMandarin ChineseArabicGerontologyDescriptive statisticsSocial supportSocial mediaQuality of life (healthcare)PsychologyCross-sectional studyMedicineSociologySocial psychologyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Social participation is important for healthy aging but challenging for older immigrants because of factors such as the loss of cultural community, language and transportation barriers, ageism, and racism. This study aimed to examine (1) the type of social activities in which older immigrants from Arabic (Arab), Mandarin (East Asian), and Punjabi-speaking (South Asian) communities in Canada engage; (2) their desire for more participation in social activities; and (3) factors they perceive as preventing their engagement in more social activities. Methods: Using a cross-sectional design, we collected data, using existing measures, from 476 older immigrants between fall 2022 and winter 2023. Descriptive statistics were used to analyze the data. Results: More than 75% of participants reported engagement in three solitary activities (having a hobby, going on a day trip; and using the internet and/or email) and more than 85% participated in community-based activities with family inside and outside and with friends outside the household. Most (71%) expressed a desire to participate in more social activities in the community, but they were prevented from doing so due to factors such as language barriers or not wanting to go alone. Conclusions: Interventions are needed to facilitate community-based participation among older immigrants and improve their quality of life.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,786

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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