Within and Between Two Worlds: Conceiving, Measuring, and Applying Mixed-Ethnic Identity in Three Countries
Notice bibliographique
Résumé
Accompanying the rising ethnic diversity of Western countries is a burgeoning number of mixed-ethnic unions and people with mixed-ethnic ancestry. These people do not fit neatly into one group or another. This ambiguity is compounded by the fact that their ethnic identity is affected by how they are perceived and labeled by others. Theories have been advanced to explain ethnic identity, and its corollaries for cognition, emotions, and consumer behaviors. However, aside from a handful of ethnographic studies, knowledge about how social identity of mixed-ethnic consumers is formed and shaped, and how it potentially affects consumer dispositions, remains largely uncharted. Using data gathered in three countries (Canada, United States, United Kingdom), and considering various ethnic mixture combinations, this article presents the development and validation of a multidimensional scale for measuring mixed-ethnic identity (MEI) and examines the relationships of the 13 MEI components to consumer dispositions commonly used to segment domestic and international markets. The consistency of the relationships between the MEI components and the established consumer dispositions are scrutinized. Implications for theory and practice are discussed.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».