Understanding Family Functioning: The Influence of Cultural Marginalization and Social Competence
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to investigate the relationships between family functioning, cultural marginalization, and social competence. Specifically, it aimed to understand how cultural marginalization and social competence individually and collectively predict family functioning. Methods: This cross-sectional study involved 350 participants selected based on the Morgan and Krejcie sample size table. Data were collected using the Family Assessment Device (FAD) for family functioning, the Cultural Marginalization Scale (CMS) for cultural marginalization, and the Social Skills Inventory (SSI) for social competence. Descriptive statistics, Pearson correlation coefficients, and linear regression analysis were conducted using SPSS version 27 to analyze the data. Results: The mean score for family functioning was 2.75 (SD = 0.68), cultural marginalization was 3.45 (SD = 0.72), and social competence was 4.12 (SD = 0.55). Significant correlations were found between family functioning and cultural marginalization (r = -0.52, p < 0.001) as well as social competence (r = 0.46, p < 0.001). Regression analysis revealed that cultural marginalization (β = -0.42, p < 0.001) and social competence (β = 0.28, p < 0.001) significantly predicted family functioning, accounting for 22% of the variance (R² = 0.22, F(2, 347) = 45.67, p < 0.001). Conclusion: The study concluded that cultural marginalization and social competence are significant predictors of family functioning. Cultural marginalization negatively impacts family dynamics, while social competence positively influences them. These findings highlight the need for culturally sensitive interventions to support marginalized families and enhance their social skills to improve overall family functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».