Time-varying associations of racial discrimination and adjustment among Chinese-heritage adolescents in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».