ncovering the Complexity of Food/Nutrition, Physical Activity and Mental Health among Arab Immigrants/Refugees in Ontario, Canada: The Can-Heal Study
Notice bibliographique
Résumé
This doctoral dissertation explores the complex food/nutrition, leisure physical activity (LPA) and mental health (MH) needs in Arab immigrants/refugees (AIR) in Ontario, Canada. The main goal is to improve the MH and well-being of AIR. The CAN-HEAL (Canadian Arab Nutrition, Health Education and Active Living) project used a collaborative community-based participatory research and integrated knowledge translation approach, and triangulated data from three different methods (qualitative interviews, Photovoice, and a questionnaire survey) to enhance study rigour. A primary finding of this research is that food/nutrition, LPA, and MH needs in AIR are multi-layered and vary considerably according to intersectional experiences, cross-cultural pressures, living conditions and racism. The research found an alarming prevalence of poor mental well-being (55%), food insecurity (65%) and low LPA levels (87%) in AIR participants (n=60). Among first-generation immigrant participants, 87% reported negative changes in MH since immigration. These negative changes are not straightforward; they are complex and dynamic, and mainly related to structural barriers, poor living conditions, and system failures to accommodate the distinct cultural needs of the AIR community. Intersections among different socio-demographic factors (e.g., gender, length of residency, income, parenthood, religion, immigration status), amplified the negative changes in MH, and played a considerable role in how nutrition, food security and LPA impacted AIR’s MH, exacerbating inequities within the AIR community. This research shows that the relationships among food/nutrition, LPA and MH among AIR are multi-faceted, and that there are various psycho-socio-cultural pathways and processes through which diet quality, cultural foods and LPA can contribute to shaping AIR’s MH. As part of this research, an upstream-downstream-based socio-political and community-level action plan was co-developed to thoroughly address the complex needs among AIR and to work towards health equity for this marginalized population. Collaboration between health and non-health sectors is required to effectively implement this action plan.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».