Integrated approach to perceived group discrimination and protective factors: Implications for well-being and academic outcomes among Asian university students in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Asian university students in North America faced intensified discrimination during the COVID-19 pandemic, impacting their well-being and academic outcomes. This study explored how group discrimination, when intertwined with protective factors including low internalized racism, social support, and resilience, relate to well-being and academic outcomes. Using Latent Profile Analysis (LPA), participants were grouped into four profiles: (1) low exposure protected, (2) high exposure vulnerable, (3) low exposure vulnerable, and (4) high exposure protected. Notably, the “(4) high exposure protected” profile characterized by high group discrimination but fortified with higher protective factors was significantly different from “(2) high exposure vulnerable” profile marked by high perceived group discrimination and weaker protective factors. We found that the (4) high exposure protected group, compared to (2) high exposure vulnerable group, exhibited significantly higher sense of belonging to the university community, significantly lower levels of depression and anxiety, as well as significantly higher levels of academic engagement. This result highlights that protective factors may alleviate the impact of group discrimination on well-being and academic outcomes. Implications for interventions aimed at supporting minority students’ welfare in educational settings are discussed, emphasizing the importance of enhancing protective factors to improve well-being and academic outcomes of minority students in the post-pandemic era.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».