Who Are You—Right Now? Cultural Orientations and Language Used as Antecedents of Situational Cultural Identification
Notice bibliographique
Résumé
A defining feature of biculturalism is the experience of switching back and forth between different cultural ways of being and acting in the world. This work investigates antecedents of this switching process using a cultural adaptation of the Day Reconstruction Method, in which participants divide the previous day into episodes and then rate these episodes on various criteria. We hypothesized that episode characteristics (specifically, language used) and stable personal dispositions (specifically, mainstream and heritage cultural orientations) would independently and interactively predict migrants’ cultural identification during an episode. We examined three types of identification among Russian-speaking migrants to Canada ( N = 109): mainstream (“Canadian”); heritage (“Russian”); and mainstream–heritage hybrid (“Russian-Canadian”). Results of multilevel regression analyses supported our hypotheses overall. A more positive orientation to a given cultural group and the use of that group’s language(s) were associated with stronger identification with that group during an episode. Language Use × Cultural Orientation interactions were evident for heritage and hybrid situational identification. The positive association between heritage orientation and situational heritage identification was stronger during episodes when the heritage language was not used than when it was used. A positive heritage orientation was associated with greater situational hybrid identification only during episodes when a mainstream language was used. The results are consistent with the perspective that acculturation is a multifaceted, contextual, and dynamic process whereby people acquire and flexibly use multiple cultural repertoires to meet both their general goals and the cultural demands of specific situations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».