Latent Class Analysis of upbringing and mental health status among youth and young adults in Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Background\nProfound socio-cultural changes in Grenland during the last 70 years have resulted in radical\nchanges in the health and well-being of the population. Suicide rates and mental health problems\nhave been rising, particularly among the young part of the Greenland Inuit. Previous research\nhas found that protective factors for mental health in the Arctic often are linked to traditional\nactivities and Inuit culture. Yet, most previous research has been assessing the youth in general,\nand more knowledge is needed, on how the youth and young adults in Greenland differ.\n\nDesign and Methods\nThis thesis was made as a cross-sectional study with data from the Greenland Health Survey\n2018 and included 658 respondents between 15-34 years. The thesis sought to investigate\nhow conditions in upbringing characterise Greenlandic youth and young adults with different\nnegative and positive mental health outcomes. This was done by latent class analysis with distal\nvariables.\n\nResults\nFour subgroups of youth and young adults were identified based on conditions in upbringing.\nClass 1 (n=178, 27%) and Class 2 (n=164, 25%) were both characterised by a relatively low\nprobability of adverse childhood experiences (ACEs) during upbringing and a high probability\nof having grown up with strong ties to Inuit culture. These classes had the lowest probability of\nnegative mental health outcomes. Class 3 (n= 224, 34 %) grew up with the highest probability\nof having experienced ACEs during upbringing and the highest probability of negative mental\nhealth. Class 4 (n= 92, 14 %) had the lowest probability of having grown up with strong ties to\nInuit culture and the second-highest probability of an upbringing with ACEs.\n\nConclusion\nIndividuals growing up with the combination of an absence of ACEs and with strong ties to\nInuit culture have the best mental health outcomes. This combination fosters good mental health\nindependent of whether the individuals grew up in a settlement or town and independent of\nDanish language proficiency. Individuals growing up with ACEs have the poorest mental health\noutcomes. A significant proportion of the youth and young adults in Greenland have ACEs, and\nthe ACEs investigated often co-occur.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».