Explanatory model of South Asian newcomer mother and Canadian-born mother comprehension: A cross-sectional
Notice bibliographique
Résumé
Maternal health literacy refers to the skills mothers use to manage their own health and their family’s health in healthcare settings. Newcomer mothers face unique barriers to healthcare access, which can be reduced through health education to improve comprehension. An applied, cross-sectional design was used to recruit 20 English-speaking South Asian newcomer mothers (SANMs) and 20 English-speaking Canadian-born mothers (CANMs). This cross-sectional study utilized fuzzy-trace theory to develop an explanatory model for how mothers comprehend health information, with a focus on gist understanding. A digital survey collected data on the ability to comprehend the main idea of pregnancy health information. Additionally, three validated psychometric instruments were administered to measure differences in functional health literacy. Descriptive statistics were conducted on responses to a questionnaire, and accuracy scores were calculated using observation oriented modelling. Data analysis examined the accuracy of models in explaining patterns of observations, supplemented by a visual "eye test" using a histogram to describe observed events. Results indicate that both samples of mothers self-reported adequate numeracy abilities, but performed poorly on functional assessments. In Experiment 1, CANMs who engaged more frequently in numerical reasoning showed a meaningful, non-random pattern of comprehension regarding the chance of viral infection. In Experiment 2, SANMs who more frequently counted or read numbers demonstrated a meaningful pattern of correctly identifying medication timing. These results suggest that gist-based processing supports comprehension in both samples, but the causal patterns linking numerical engagement and comprehension differ. Numerical reasoning relates to comprehension differently across SANMs and CANMs, and therefore health education must be ethno-culturally responsive. Ultimately, this research highlights the need for ‘kind’ learning environments to help ethno-culturally diverse mothers practice and improve their comprehension in healthcare settings and recommends health numeracy education and medication literacy programs to improve numerical reasoning.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».