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Enregistrement W2895115983 · doi:10.1017/s0954579418001128

Time-varying associations of racial discrimination and adjustment among Chinese-heritage adolescents in the United States and Canada

2018· article· en· W2895115983 sur OpenAlexaffabout
Linda P. Juang, Yishan Shen, Catherine L. Costigan, Yang Hou

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyClinical psychologyGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of our study was twofold: to examine (a) whether the link between racial discrimination and adjustment showed age-related changes across early to late adolescence for Chinese-heritage youth and (b) whether the age-related associations of the discrimination-adjustment link differed by gender, nativity, and geographical region. We pooled two independently collected longitudinal data sets in the United States and Canada (N = 498, ages 12-19 at Wave 1) and used time-varying effect modeling to show that discrimination is consistently associated with poorer adjustment across all ages. These associations were stronger at certain ages, but for males and females, first- and second-generation adolescents, and US and Canadian adolescents they differed. There were stronger relations between discrimination and adjustment in early adolescence for males compared to females, in middle adolescence for first-generation compared to second-generation adolescents, and in early adolescence for US adolescents compared to Canadian adolescents. In general, negative implications for adjustment associated with discrimination diminished across the span of adolescence for females, second-generation, and US and Canadian adolescents, but not for males or first-generation adolescents. The results show that the discrimination-adjustment link must be considered with regard to age, gender, nativity, and region, and that attention to discrimination in early adolescence may be especially important.

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 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 enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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