Mood Change of English, French and Chinese Immigrants in Ottawa-Gatineau Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This multicultural study aimed at examining moodchange of English, French and Chinese speaking immigrants in Ottawa-Gatineau Region, Canada, and identifying demographic factors that impact the change. 810 immigrants of English, French and Chinese speaking sub-groupswere recruited by purposive-sampling. Using self-reports, respondents answered questions regarding moodchange (moodstatus change and mood belief change) and demography in Multicultural Lifestyle Change Questionnaire of English, French or Chinese version. Data were analyzed statistically for the different immigrant sub-groups. Immigrants of different gender, language and category sub-groups exhibited different Mood Change Rates, Mood Improving Rates,Mood Declining Rates and MoodBelief Change Rates. There was no statistical difference between the ratesof immigrant sub-groups.Mood Change (MoodStatus Change + MoodBelief Change) was correlated positively with Mother Tongue and negatively with Speaking Languages. Mood Status Change was negatively correlated with Marital Status and Highest Level of Education. Mother Tongue, Speaking Languages and Highest Level of Education significantly impacted MoodChange (Mood Status Change + Mood Belief Change). Marital Status and Highest Level of Education significantly influenced Mood Status Change. Immigrants of different sub-groups in Canada experienceddifferentmoodchanges. Marital Status and Highest Level of Educationwerethe main factors impacting Mood Status Change. Mother Tongue and Speaking Languages werethe principal factors influencing Mood Belief Change. Culture was an important factor contributing Mood Change. Acculturation could impact Mood Status Change and Mood Belief Change. Data of immigrant mood change can provide evidence for health policy-making and policy-revising in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».