The Role of Early Immersive Culture Mixing in Cultural Identifications of Multiculturals
Notice bibliographique
Résumé
Becoming multicultural through early immersive culture mixing (EICM)—i.e., growing up with a mix of cultures that coexist and interact to form an emergent hybrid culture within one’s home—is a rapidly rising phenomenon in many parts of the world. This phenomenon calls for new research that recognizes the possibility of identification with a hybrid culture as well as the distinct cultures from which the hybrid culture derives. This article extends previous research into psychological variation among multiculturals based on the process of EICM, by investigating how EICM influences hybrid cultural identification and distinct cultural identification. In addition, we examine how EICM relates to the components of identity integration—blendedness and harmony. Across two studies of Chinese-Australian multiculturals, we found that whereas EICM was positively associated with multicultural participants’ identification with a hybrid culture and Australian culture, it was not related to their identification with Chinese culture. Findings also indicated that EICM positively predicted identity blendedness, but EICM did not show a clear link with identity harmony. We discuss the implications of our research for advancing EICM theory and helping to forge new research directions in cultural identification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».