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Enregistrement W4312653142 · doi:10.33921/opqr5682

Living with Multiple Cultural Identities and its Effects on Self-Esteem

2022· article· en· W4312653142 sur OpenAlexaffvenue
Michelle R Raitman, Kyle Danielson

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Relations Intergroup Relations and Identity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-esteemMulticulturalismPsychologySocial psychologyCultural identityIdentity (music)Scale (ratio)Self-conceptDevelopmental psychologyFeelingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current research examines the role of balancing various cultural memberships during adolescence on identity development. We examine cultural coexistence abilities and internal cultural reconciliation as predictors of self-esteem in students living with multiple cultural identities. One hundred sixty university students (Mage = 19.23) completed the modified Multicultural Identity Integration (MII) Scale, the Multicultural Identity Integration Scale (MULTIIS), and the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES). The analysis revealed that higher MII scores, which indicate lower cultural compatibility, were associated with lower self-esteem. Moreover, increased MULTIIS integration scores, signifying higher identity integration, were associated with improved self-esteem. However, self-esteem was not predicted by gender or age. These findings support the existence of a relationship between one’s capacity to hold multiple cultural identities and their self-esteem, but do not support previous findings linking gender to self-esteem.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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