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Enregistrement W7038475873

HOW ARE THE FORMAL AND INFORMAL ONLINE SUPPORTS OF MENTAL HEALTH ACCESSIBLE FOR REFUGEES AND THEIR CHILDREN IN CANADA?

2021· article· en· W7038475873 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeMental healthGovernment (linguistics)Variety (cybernetics)Settlement (finance)Mental health law
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Refugees fleeing from extreme human rights violations are highly vulnerable and predisposed to a variety of mental health illnesses. The issue that this study addresses are the barriers refugees encounter when navigating mental health resources in Canada. Across the literature it has been found that refugees tend to underutilize mental health resources for a variety of reasons despite their poor mental health outcomes. Some factors of underutilization include, linguistic, religious, cultural, and economic (Chaze et al., 2015). To address this problem, the purpose of this study will be to evaluate the online accessibility of available resources. A content analysis on the Ontario and British Columbia settlement websites was conducted. This paper will address the following research questions: (1) What are the formal and informal support channels for the mental health of refugees? (2) What services are provided by these supports to serve the mental health of refugees? and (3) What are the online barriers refugees may face when navigating these websites? This data led to the following themes: Government versus NGOs, Type of Services Offered, and Online Barriers. These themes are useful to understand the gaps in the literature that indicate refugees underutilize mental health resources. Furthermore, it will provide insight as to why refugees may undergo hardship when navigating mental health websites.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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