MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908771593 · doi:10.1002/ejsp.2566

Identity configurations and well‐being during normative cultural conflict: The roles of multiculturals’ conflict management strategies and academic stage

2019· article· en· W2908771593 sur OpenAlexafffund
Melisa Arias‐Valenzuela, Catherine E. Amiot, Andrew G. Ryder

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIntrapersonal communicationPsychologyIdentity (music)NormativeSocial psychologyCompartmentalization (fire protection)Conflict managementCultural conflictCultural identitySociologyInterpersonal communicationEpistemologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiculturals encounter normative cultural conflicts (intrapersonal conflicts between their cultures’ norms). Yet, no research has examined how these conflicts are managed, nor their antecedents and repercussions. This article examined how these conflicts are managed using two sets of conflict management strategies (active and agreeable) and tested whether they mediate the associations between identity configurations and well‐being. Also, as the benefits of having integrated selves typically increase in later life stages, this article examined whether the associations between identity configurations and well‐being differ between earlier (pre‐university) and later academic stages (university). In Study 1 ( N = 235), active strategies mediated the link between identity integration and well‐being, whereas agreeable strategies mediated the link between compartmentalization and ill‐being. In Study 2 ( N = 241), these results were replicated. Study 2 further showed that the association between identity integration and well‐being was stronger among university than pre‐university students. Implications of these results are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,420

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 savante0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Social PsychologyMême sujetCultural Differences and ValuesTravaux en français237 207