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Enregistrement W4391434031 · doi:10.1037/cdp0000637

Parental ethnic–racial socializations messages direct and indirect associations with shift-and-persist coping among minoritized American adolescents.

2024· article· en· W4391434031 sur OpenAlexaff
N. Keita Christophe, Gabriela L. Stein, Valerie V. Salcido

Notice bibliographique

RevueCultural Diversity & Ethnic Minority Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsycINFOSocializationEthnic groupDevelopmental psychologyCoping (psychology)StressorSocial psychologyClinical psychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The current cross-sectional study examined whether parental cultural socialization, preparation for bias messages, and adolescents' ethnic-racial identity (ERI) were associated with shift-and-persist coping strategy characterized by reappraising and accepting uncontrollable stressors (e.g., discrimination, poverty) while maintaining purpose and a positive future orientation. METHOD: = 1.17, 68.9% girls). Structural equation models examined the direct effects of parental cultural socialization and preparation for bias messages on youth's ERI and shift-and-persist, as well as the indirect effects of socialization messages on shift-and-persist. RESULTS: Preparation for bias and cultural socialization were directly related to a stronger ERI for adolescents, but only cultural socialization was directly associated with greater shift-and-persist. Stronger ERI was associated with greater shift-and-persist, and both cultural socialization and preparation for bias were indirectly associated with greater shift-and-persist. CONCLUSIONS: Frequent parental preparation for bias may be indirectly associated with minoritized adolescent's shift-and-persist coping, whereas cultural socialization impacts youth's shift-and-persisting both directly and indirectly. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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