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Enregistrement W4362587986 · doi:10.1177/1354067x231169287

Understanding Chinese international students’ perception of cultural conflicts in Canada: Through the case of cannabis use

2023· article· en· W4362587986 sur OpenAlexaffabout
Kedi Zhao, Trish Lenz, Lin Fang

Notice bibliographique

RevueCulture & Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcculturationCannabisContext (archaeology)ChinaConceptual frameworkSocial psychologyPsychologySociologyPolitical scienceImmigrationSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legalization of recreational cannabis consumption in Canada created a cultural conflict for international students from China, where the use of cannabis is heavily criminalized and deemed immoral. This conceptual paper theorizes this cultural conflict experienced by Chinese international students in Canada by applying three theories from macro to micro levels. Neoliberalism is first used to understand how this cultural conflict exposes collisions between the neoliberal West and the rising economic power of China as illustrated through Chinese students studying in Canada. Next, acculturation theory focuses on these students’ cultural transition and provides further insight into potential strategies for their handling of specific cultural conflicts such as cannabis use. Lastly, Cloninger’s theory of substance use is adopted to explore Chinese international students’ individual reasoning about cannabis use, particularly how they make decisions based on evaluations of various conditions. Building upon the above analyses, an integrated conceptual model is further formed to help us understand Chinese students’ potential perception of cannabis use in Canada. This conceptual framework provides an important theoretical and conceptual base for future research and practice, from which to further explore cannabis use in the context of cultural transition of different immigrant and migrant groups.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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