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Enregistrement W2530984669 · doi:10.1371/journal.pone.0164484

The Relationship of Acculturation Strategies to Resilience: The Moderating Impact of Social Support among Qiang Ethnicity following the 2008 Chinese Earthquake

2016· article· en· W2530984669 sur OpenAlexaff
Li Han, John W. Berry, Yong Zheng

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMianyang Normal UniversityNational Research University Higher School of EconomicsMinistry of Education, India
Mots-clésAcculturationEthnic groupPsychologyPersonalityModerationStructural equation modelingSocial psychologyPsychological resilienceStyle (visual arts)Social supportDevelopmental psychologySociologyGeographyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International research has mostly confirmed the positive association between acculturation strategies and resilience in ethnic groups, but the mediating and moderating mechanisms underlying the relationships are still under-investigated. The present study aimed to investigate the associations between acculturation strategies (based on two cultural identities) and resilience of 898 Qiang ethnicity volunteers (mean age = 29.5), especially exploring the mediating and moderating effects of personality, spiritual belief and social support on the relationship between acculturation strategy (using two cultural identities as latent variables in model analysis) and resilience following the occurrence of 2008 Wenchuan earthquake in Sichuan, taking such mechanisms into account. Results were as follows: (1) All variable presented significant positive correlations; (2) Consistent with the mediating hypotheses, personality and spiritual beliefs played a partial mediating role in the relationship between two cultural identities and resilience; (3) High or low level of perceived social support had a moderating effect on cultural identities and resilience; (4) The integration strategy was the most optimal style to promote the development of resilience, but marginalization was the least effective style.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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