AMERİKA’DA YAŞAYAN TÜRKLERDE ETNİK KİMLİK, KÜLTÜRLEŞME, DİNDARLIK VE BUNLARIN YAŞAM MEMNUNİYETİNE ETKİSİ
Notice bibliographique
Résumé
Bu makalede Amerika‟da yaşayan Türk göçmenlerin yaşam memnuniyetleri açısından sergiledikleri farklılıklar incelenmektedir. Yaşam memnuniyetini etkileyen faktörler olarak Türk göçmenlerin dindarlığı, sosyo-ekonomik seviyeleri, Amerika‟daki yaşam süreleri, sahip oldukları miras kültürleri ve Amerikan ev sahibi kültürle kültürleşme süreçleri ve kendilerini etnik kimlikle tanımlama dereceleri ele alınmıştır. Araştırmanın örneklemini Türkiye‟de doğup Amerika‟ya yerleşen 344 Türk göçmen oluşturmaktadır. Araştırmanın verileri Vancouver Kültürleşme İndeksi, Çok Gruplu Etnik Kimlik Ölçeği ve Yaşam Memnuniyeti Ölçeği kullanılarak toplanmıştır. Bu ölçeklerin yanı sıra örnekleme demografik özelliklerini kapsayan anket uygulanmıştır. Genel olarak bakıldığında Amerika‟daki Türk göçmenlerin yaşam memnuniyetlerinin yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca çalışmada lojistik regresyon testi kullanılmıştır. Buna göre ilk model, dindarlık derecesi ve sosyoekonomik seviye arasında farklılıkları göstermektedir. Son model ise dindarlığının, sosyo-ekonomik seviyenin ve ev sahibi kültürle kültürleşmenin artmasının yaşam memnuniyetini pozitif olarak etkilediğini açıklamaktadır.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».