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Enregistrement W3191421169 · doi:10.1080/10508619.2021.1952370

Religious Identity Formation of Filipino Canadian Youth: Exploring Cluster Differences in Religiosity and Mental Health

2021· article· en· W3191421169 sur OpenAlexafffundabout
Drexler L. Ortiz, Catherine L. Costigan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for the Psychology of Religion · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésReligiosityMental healthReligious identityIdentity (music)PsychologyEthnic groupPopulationHomogeneousCluster (spacecraft)Social psychologySociologyDemographyAnthropologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals vary in how much exploration and commitment they invest in their identities, which results in different identity “statuses” across a population. Although the majority of Filipinos in Canada identify as Christian, how they each formed their religious identity status may be different, which would be important to understand given the strong relation between mental health and religiosity. Filipino Canadian youth (N = 181) aged 14 to 25 completed online questionnaires about their religious identity status, religiosity, and mental health. A cluster analysis was conducted on youth’s engagement with religious identity formation processes, and results revealed five religious identity statuses: Internalized, Ruminative Moratorium, Undifferentiated, Foreclosed, and Indifferent. Filipino youth with different religious identity statuses had distinct religious experiences and endorsed different levels of mental health. The study highlights the diverse religious experiences in a religiously homogeneous ethnic group which may have implications for mental health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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