RESEARCH ON SPORTS AND LEISURE ACTIVITY EXPERIENCES OF IMMIGRANTS AND REFUGEES IN MONTREAL, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
NTRODUCTION: Turkey currently hosts over 3.7 million refugees, making it one of the countries with the highest number of refugees globally [1] .It was argued that migration is a social phenomenon that has significant effects on the social struc- tures, economies, and cultures of nations, causing major changes in society [2] Recent research indicates that participa- tion in sports activities positively impacts the integration and peaceful coexistence of migrants and refugees in their newly resettled countries [3]. Canada has been accepting immigrants for many years and has implemented sports and recrea- tion programs to aid in the integration of refugees and immigrants into society. Therefore, we aim to investigate individu- als participating in leisure and sport activities could provide insight into their effectiveness in addressing the problems caused by Turkeys large migration flow. METHODS: 16 refugees/immigrants living in Montreal from various countries including Afghanistan, Bangladesh, Belarus, Denmark, Ghana, Iran, India, Mexico, Nigeria, Syria, and United States of America took part in semi-structured interviews. All participants were older than 18 years old and participating different sports and leisure activities in Montreal. Thematic analysis was used for data analysis. RESULTS: The findings showed that there were three main themes: Lack of Time and Money to Attend Leisure and Sport Activities in Montreal, including the themes, paperwork for permanent residency, settling down, job search, cold weather. Feelings of Marginalization by Newcomers, including the themes, not feeling welcomed generally by locals, feeling more comfortable around racialized people, language barrier makes it difficult to communicate. Merging the French Courses with Leisure and Sports Activities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».