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Enregistrement W4404553266 · doi:10.1177/14614448241298237

The dual impact of social media on Asian Americans’ racial identity and resilience during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4404553266 sur OpenAlexaff
Simin Michelle Chen, Sanga Song, Hyejin Kim

Notice bibliographique

RevueNew Media & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesIndiana University
Mots-clésSocial mediaSolidarityGender studiesSociologyModel minorityEthnic groupThematic analysisSocial psychologySocial identity theoryPandemicPsychological resiliencePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Asian americansPolitical scienceSocial groupQualitative researchSocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on social identity theory and the resilience literature, this study explored the ways social media impacted Asian Americans’ emotional well-being, racial identity negotiation, and coping strategies amid the surge in anti-Asian discourses during the Covid-19 pandemic. We interviewed 32 Asian Americans aged 18–59 ( M = 26.63, SD = 7.66; 28% = Ethnic Chinese) who had experienced anti-Asian sentiment on social media during the pandemic. Our study shows that social media played a contradictory role in how Asian Americans experience and cope with the surge in anti-Asian sentiment. Findings from our thematic analysis demonstrate that (1) the negative experiences of social media in conjunction with racial identity that influences Asian Americans’ psychological well-being, (2) the positive role of social media offering a space for collective solidarity, and (3) the positive role of social media activism as a means of collective coping and resilience.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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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