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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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