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Enregistrement W2791929553 · doi:10.7202/1043500ar

The Combined Effect of Ethnic Identity Strength and Profiles on the Mental Health of Acadian University Students

2018· article· en· W2791929553 sur OpenAlexaffvenue
Jérémie B. Dupuis, Ann M. Beaton

Notice bibliographique

RevueMinorités linguistiques et société · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupModerationPsychologyMental healthIdentity (music)Ethnic discriminationSocial psychologyVulnerability (computing)Confirmatory factor analysisClinical psychologySociologyStructural equation modelingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This two-part study aims to examine the moderating effect of ethnic identity strength on the relationship between ethnic identity profiles and mental health among Acadian university students who occupy a relative minority or majority status in the province of New Brunswick. Study 1 tested the factorial structure of an ethnic identity profile measure for Acadian students. Exploratory and confirmatory factor analyses supported a three-factor model, resulting in Affirmation, Detachment and Insecurity profiles. In Study 2, results of the moderation analysis revealed that the combination of a strong ethnic identity and an Affirmation profile provides protection against mental health issues for minority-status Acadian students, but not for majority-status Acadian students. Conversely, the combinations of a strong ethnic identity with the Detachment and Insecurity profiles increased the vulnerability of minority-status Acadian students to mental health issues, but not that of majority-status students.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,405 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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