Migrations Matrimoniales: Facteurs de Risque en Santé Mentale
Bibliographic record
Abstract
Objectif : Cette contribution évalue les migrations matrimoniales en tant que facteurs de risque en santé mentale pour les personnes immigrées et leur entourage. Méthode : L’effet des migrations matrimoniales sur la santé mentale des personnes immigrées est approché grâce à l’analyse des données produites par une clinique psychologique située en Belgique. Entre 1997 et 2014, ce centre a accueilli un total de 3265 patients d’origine turque immigrés dans ce pays, dont 41% d’hommes et 59% de femmes. La moitié de ces personnes a migré à la suite d’un mariage. Résultats : L’étude montre une incidence prononcée des troubles psychosomatiques et de l’humeur chez les immigrées matrimoniales, alors que les immigrés matrimoniaux atteints de troubles anxieux ou de l’humeur le sont plus gravement. Cette question est peu élaborée dans la littérature bien qu’elle impacte le travail des spécialistes en santé mentale, ainsi que celui des acteurs de l’intégration. Conclusions : L’étude devrait être élargie vers d’autres communautés immigrées, dans d’autres pays récepteurs de migrants, notamment en Amérique du Nord. Les observations montrent l’importance de revoir les politiques migratoires et le droit du séjour en fonction des risques psychologiques pris par les migrants matrimoniaux, souvent dépendants de leur belle-famille pour leur subsistance dans le pays d’installation. Si ces personnes avaient d’autres voies d’accès au pays et un droit de séjour, même s’ils ne poursuivent pas leur mariage, cela diminuerait probablement le stress qu’ils vivent.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".