Community Ecosystem Mapping in the Nigerian Calgarian Community: An Exploration for Meaningful Community Engagement.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Current research highlights a limited knowledge of the barriers Nigerian immigrants face accessing primary healthcare in Canada. Understanding their circumstances can inform public policy that alleviates these burdens and improve their overall health outcomes. Doing so requires understanding the community, its history, cultural spaces, and traditions that encompasses Nigerian immigrants. This project follows a community-based participatory approach that gains insight into the Nigerian community. Method: Following a model of community engagement adapted by Chowdhury et al. (2022) with the Bangladeshi community, I mapped the Nigerian community ecosystem in Calgary, Alberta. This included gathering my observations as a Nigerian community member, utilizing census and archival data, and meeting with community champions. I also reviewed previous literature involving Nigerian immigrants globally. This multi-faceted community-engaged approach helped me capture the social dynamics and integration patterns. Results: 24.1% of all Africans in Calgary are Nigerian. Most Nigerians tend to come from the Southern portion of Nigeria, comprised mostly of the Igbo and Yoruba tribes, due to wealthy oil and gas industries, whereas the North consists of the agricultural Hausa tribe. Local socio-cultural organizations, like the Nigerian Canadian Association of Calgary, restaurants like Delish Dining, and religious organizations like the Nigerian Canadian Muslim Congregation Calgary provide communal spaces for Nigerians. Common traditions include fasting and prayer for healing, and many Nigerians look to faith leaders for alleviating medical conditions. Conclusion: I learned about the Nigerian immigrant community through community ecosystem mapping and developed collaborative relationships with community leaders. I used this information to tailor my focus group questions to their cultural health beliefs and examine the clashes between Nigerian culture and the Canadian healthcare system.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| 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 ».