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Enregistrement W4407719319 · doi:10.1177/10283153251316928

Effects of Cultural Novelty on the Interplay Between Language and Cultural Adjustment in International Students

2025· article· en· W4407719319 sur OpenAlexaff
Michał Wilczewski, Rong Wang, Paola Giuri, Sheila M. Puffer, Anne‐Marie Søderberg, Stephan Meschke, Juana Du

Notice bibliographique

RevueJournal of Studies in International Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesNarodowa Agencja Wymiany Akademickiej
Mots-clésNoveltyMediationPsychologyContext (archaeology)Foreign languageLanguage proficiencyCultural diversitySocial psychologyHigher educationSociologyPolitical sciencePedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has revealed the significant role of perceived cultural differences, or cultural novelty, in shaping the intercultural experiences of diverse individuals. Yet, our understanding of how cultural novelty influences the relationship between language and cultural adjustment remains limited. This study addresses this gap by examining the moderating effect of cultural novelty on the relationship between foreign-language proficiency and cultural adjustment. Survey data from 1,092 international students in five countries were analyzed using mediation and moderated mediation analyses. The moderating effect of cultural novelty was confirmed, specifically in the host-language context, where higher cultural novelty significantly weakened the relationship between host-language proficiency and socializing with domestic students. Moreover, this research illuminates the influence of the lingocultural context on cultural adjustment. This study has important implications for higher education institutions. It demonstrates how cultural novelty can impact the ability of foreign-language proficiency to enhance student adjustment and the overall educational experience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,433 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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