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Enregistrement W2616136528 · doi:10.1177/0022022117709983

Understanding the Relation Between Participating in the New Culture and Identification: Two Studies With Latin American Immigrants

2017· article· en· W2616136528 sur OpenAlexaff
Diana Cárdenas, Roxane de la Sablonnière

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)ImmigrationAcculturationRelation (database)Scope (computer science)SociologyLatin AmericansPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participation in a new culture and identification with a new culture are important issues faced by millions of immigrants today. Literature describes three possible relations between participation and identification. First, some researchers postulate that they are part of the basic acculturation phenomenon and hence equivalent (Model 1). Others postulate that either identification with a new culture encourages participation in it (Model 2) or participation helps identification with a new culture (Model 3). The goal of the present article was to determine which model best describes the relation between participating in a new culture and identification with it. In Study 1, Latin American immigrants ( N = 146) answered a questionnaire, and the fit of each of the three models was compared using path analyses. Results showed that the best fitting model was one where participation in the new culture positively predicted identification with it. These results were confirmed in Study 2, where semistructured interviews of 15 immigrants were analyzed. The two studies in the present article help us understand the relation between participation in the new culture and identification as well as the scope of the changes brought on by immigration.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,446
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,109 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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