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Enregistrement W2063700206 · doi:10.1080/07053436.2005.10707679

Effects of Acculturation, Leisure Benefits, and Leisure Constraints on Acculturative Stress And Self-esteem Among Korean Immigrants

2005· article· en· W2063700206 sur OpenAlexvenueno aff
David Scott, Chi‐Ok Oh

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcculturationPsychologySelf-esteemConstruct (python library)ImmigrationStress (linguistics)Social psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we sought to assess the role that leisure benefits and constraints play in facilitating acculturation, allaying acculturative stress, and enhancing self-esteem among Korean-Americans. Data were collected from a sample of Koreans living primarily in large cities in the United States. Results provided partial support for the proposed theoretical model. As predicted, acculturation was negatively related to acculturative stress and positively related to self-esteem, and acculturative stress was negatively related to self-esteem. The leisure benefits construct was significantly and positively related to only self-esteem. Contrary to what we predicted, however, the leisure benefits construct was not significantly related to acculturation and was positively, rather than negatively, related to acculturative stress (although only at the 0.1 level of significance). Finally, the leisure constraints construct was significantly related to acculturative stress but not to the level of acculturation or self-esteem.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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