Racism in Canadian Media as a Social Determinant of Refugee Psychosocial Wellness
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Mental Health Commission of Canada states that we have a responsibility to foster incoming refugees’ mental health and wellness. Recently, western countries have demonstrated a pattern of increasing hesitance to accept refugees as full members of society, which is arguably related to the racialization of refugees. For example, media portrayals of refugees have constructed them as hidden terrorists, bogus claimants, and sources of disease/risk. Research shows that racism negatively impacts health; thus, the constructs above may have detrimental impacts on refugee health and wellness. Methods: We aim to investigate the impact of refugee media constructs on the psychosocial wellness of refugees through a systematic literature review. We will do this through a comprehensive, systematic search of peer reviewed, published, academic journal articles using databases such as PubMed, EMBASE, MEDLINE, and CINAHL. We will search for articles published in North America for the past 10 years and will use the SPIDER framework to guide our search and synthesis. Two reviewers will screen the titles and abstracts as well as the full texts of the articles that are selected for further review. Expected results: This research will contribute to the literature demonstrating how discourse impacts our knowledge, attitudes, and behaviour, reinforcing racist perceptions and power structures that often contribute to inequities in health and wellness. It will also inform approaches to community mental health promotion for refugees. Our findings may impact health and social services policy and practice within health organizations and community-serving agencies that work with refugees.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».