Navigating Differential Micro-Racialization in the United States and Canada: A Mixed-Method Exploration of Multiethnic-Racial Individuals’ Malleable Racial Identification Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Because race is a primary identity category in North America, individuals are racialized by those they interact with on a daily basis. However, multiethnic-racial individuals, those with parents from different ethnic-racial backgrounds, often face differential micro-racialization across daily encounters, meaning that at some times they are categorized as belonging to one ethnic-racial group, and at other times they are categorized into a different ethnic-racial group. To meet this fluid categorization, multiethnic-racial individuals often employ malleable racial identification strategies wherein they shift their cognitive, communicative, and labeling behaviors to meet the demands of the changing racialized context. This study employs a concurrent mixed method design to explore how multiethnic-racial individuals navigate differential micro-racialization across their interpersonal interactions, and, how their navigation of these racialized contexts implicates their psychological wellbeing. Taken together, the quantitative and qualitative results suggest an inverse relationship between malleable racial identification and psychological wellbeing that could be due to participants’ (1) cognitive load associated with revealing or concealing their identities, or (2) negative emotions that stem from their interpretations of these identity shifts. Implications and opportunities for future research 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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».