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Enregistrement W4389179836 · doi:10.1177/01461672231210460

What Comes First, Acculturation or Adjustment? A Longitudinal Investigation of Integration Versus Mental Resources Hypotheses

2023· article· en· W4389179836 sur OpenAlexafffundabout
Marina M. Doucerain, Catherine E. Amiot, Tomas Jurcik, Andrew G. Ryder

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensConcordia UniversityJewish General HospitalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAcculturationPsychologyPsychosocialMainstreamSocial integrationSocial psychologyLongitudinal studyDevelopmental psychologyImmigrationSociologyPsychotherapistPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A focal point in the acculturation literature is the so-called "integration hypothesis," whereby integration (high mainstream cultural engagement and heritage cultural maintenance) is associated with higher psychosocial adjustment, compared to other strategies. Yet, the vast majority of this literature is cross-sectional, raising questions about how best to understand associations between integration and adjustment. Does greater integration lead to greater psychosocial adjustment, as proposed by the integration hypothesis? Or is it the other way around, with more adjustment leading to greater integration, consistent with what we name the "mental resources hypothesis?" This study tests these 2 competing hypotheses in a 4-wave longitudinal study of 278 international students in their first weeks and months in Canada. The results replicate well-documented cross-sectional acculturation-adjustment associations. They also show that baseline adjustment is prospectively associated with later integration and mainstream acculturation, but not vice versa, supporting the mental resources hypothesis but not the integration hypothesis.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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