The Maternal Health Literacy of South Asian Newcomer Mothers and Canadian-born Mothers
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests newcomer mothers score lower than Canadian-born mothers on health literacy (HL) and health numeracy (HN) assessments and have difficulty accessing maternal health services. This dissertation explored the nexus between language, language competencies, and the comprehension of health information by English-speaking, South Asian newcomer mothers (SANMs) and English-speaking, Canadian-born mothers, with a focus on learning. First, we conducted a scoping review using a systematic search strategy to identify conceptualizations of maternal health literacy (MHL) and HN according to the empirical research. Second, we employed narrative inquiry and used thematic analysis in conjunction with propositional analysis to explicate the verbalizations of mothers who shared stories about their comprehension of ultrasound examination preparation, health-risk information, and shared decision making. Third, we determined the accuracy of an explanatory model of qualities of MHL through an observation-oriented investigation of data from an online survey and used a non-parametric procedure to perform comparative analysis of responses. In study one, the final themes of the scoping review of MHL and HN conceptualizations were (i) sociocultural demographics, (ii) self-efficacy, (iii) communication, (iv) information seeking and operationalization, (v) health status, and (vi) reasoning. In study two, the results of the narrative inquiry suggested mothers demonstrate MHL through reifying, posturing, and volition. In study three, the results of the post-hoc analysis of survey data showed SANMs mothers are limited in their functional health literacy (FHL) compared to Canadian-born mothers. The collective contribution of the papers advocates for greater sociocultural linguistic measures of MHL in public health research to account for individual learning behavior.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».