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Enregistrement W2910066937 · doi:10.1177/2156869318820092

Revisiting the Cost of Skin Color: Discrimination, Mastery, and Mental Health among Black Adolescents

2019· article· en· W2910066937 sur OpenAlexaff
Patricia Louie

Notice bibliographique

RevueSociety and Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTone (literature)Association (psychology)PsychologyMental healthDepression (economics)Set (abstract data type)Clinical psychologyDevelopmental psychologyAudiologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the association between skin tone and mental health in a nationally representative sample of black adolescents. The mediating influences of discrimination and mastery in the skin tone–mental health relationship also are considered. Findings indicate that black adolescents with the darkest skin tone have higher levels of depressive symptoms than their lighter skin tone peers. This is not the case for mental disorder. For disorder, a skin tone difference appeared only between black adolescents with very dark skin tone and black adolescents with medium brown skin tone. Discrimination partially mediates the association between skin tone and depression, while mastery fully mediates this association, indicating that the impact of skin tone on depression operates primarily through lower mastery. Similar patterns were observed for disorder. By extending the discussion of skin tone and health to black adolescents and treating skin tone as a set of categories rather than a linear gradient, I provide new insights into the patterning of skin tone and depression/disorder.

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)0,002
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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