Minoritized and Poorly Understood: A Scoping Review of Mental and Physical Health Among Arab Adolescents in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Arab adolescents are both racialized and invisible minorities in Canada and the United States (US), following the war on terror, incomplete ethnic categorization, Islamophobia, and anti-Arab racism. We conducted a scoping review of physical and psychological health in Arab adolescent populations living in the US and Canada. Inclusion criteria encompassed adolescents and emerging adults aged 10-24 who identified as Arab or having Arab identity and Southwest Asia and North Africa (SWANA) origins. Included scholarly literature reported at least one physical or psychological health outcome and was published in English or Arabic up until 2025. We identified over 200 relevant studies using PubMed, Web of Science, ResearchRabbit.ai, Google Scholar, and Undermind AI. We reviewed 50 total studies that met our inclusion criteria, highlighting the paucity of research on health and biopsychosocial variation among Arab adolescents in North America over a 30-year period. Despite heterogeneity in the health outcomes reported across studies, many focused on acculturative stress, ethnic identity formation, mental health, and discrimination. Few studies examined physical health and sexual and reproductive health; none examined pubertal, immunological, or linear growth outcomes. We discuss how biocultural and human biological research approaches can contribute to advancing a needed and more holistic understanding of health variation among Arab adolescent populations.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».