Multiracial Multilinguals: How Language Influences Multiracials’ Interpersonal Relationships
Notice bibliographique
Résumé
Lovers in interracial couples are more likely to have different heritage languages and first languages than same-race couples, and Multiracials are the offspring of interracial couples. As such, Multiracials’ linguistic socialization likely differs from that of monoracials. Our study examined the influence of ethnoracial socialization on monoracials’ and Multiracials’ linguistic knowledge and the influence of language and ethnoracial identity on individuals’ interpersonal relationships. We hypothesized that monoracials would be more likely to know their heritage language than Multiracials, that linguistic knowledge would differ between interminority Multiracial groups and half-White Multiracial groups, and that linguistic knowledge would be associated with the formation of both friendships and romantic relationships. Our sample included nearly a thousand students from a university in California. We found that monoracial minorities were more likely to be multilingual than both interminority Multiracials and half-White Multiracials. East Asian participants who spoke an East Asian language had a higher proportion of East Asian friends. Among Multiracials, Wasians and Latinasians who spoke an East Asian language primarily dated someone East Asian, Latinasians who spoke a Latin American language primarily dated someone Hispanic, and monolinguals of both groups were the ones most likely to date someone White. These findings suggest that linguistic knowledge plays a significant role in a community's social dynamics, affecting monoracials' and (especially) Multiracials' interpersonal relationships.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».