Testing the healthy immigrant effect on youth alcohol use: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The healthy immigrant effect (HIE) is a phenomenon observed in developed countries in which recent immigrants report better health compared to the majority population. The purpose of the present study was to examine the HIE by comparing two measures of alcohol use over time across three adolescent groups of differing immigration statuses. Methods We examined the HIE by comparing alcohol use quantity and drinking onset longitudinally from grades 7-11 across 1.5, 2 nd , and 3 + immigrant generation status youth ( N =2621-3353). Overall, 38.10% participants completed 5 waves, 30.08% completed 4 waves, 12.86% completed 3 waves, 9.13% completed 2 waves, and 9.27% completed one wave. Results Significant differences were found between immigration generation statuses consistent with the HIE: individuals of 1.5 immigrant generation status reported lower drinking quantity and later onset drinking compared to individuals of 2 nd and 3 + immigrant generation status. Additional analyses revealed socioeconomic status (SES) and alcohol norms to be predictors of alcohol use. Differences in immigrant youth alcohol use quantity (but not onset) may be partially explained by group differences in SES and alcohol norms. Conclusion Results suggest recent immigration status is protective against alcohol use in youth. Future research should examine moderators to the HIE including country-of-origin.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».