Measurement invariance of the revised multigroup ethnic identity measure among a national sample of Native American and Alaska Native college students.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Developing a healthy ethnic-racial identity (ERI) is a vital developmental task for ethnically or racially marginalized individuals, promoting positive mental health and psychosocial adjustment. However, no prior study has evaluated whether one of the most widely used ERI measures, the Revised Multigroup Ethnic Identity Measure (MEIM-R), functions equivalently across Native American and Alaska Native (NA/AN) communities. METHOD: = 21) representing 122 communities, this study tested the factor structure, measurement invariance, and latent mean differences of the MEIM-R based on whether participants were raised on or away from their reservation and whether they identified as monoracial or Multiracial. RESULTS: Confirmatory factor analysis indicated that factor structure for the MEIM-R was not wholly consistent across demographic factors, requiring some residual covariances between items depending upon the group examined. Measurement invariance testing demonstrated full scalar invariance between participants raised on and away from their reservation and partial scalar invariance across monoracial and Multiracial identities. Latent means testing highlighted group differences in ERI exploration and commitment across these variables. CONCLUSION: These findings support that, at least in part, the meaning and configuration of ERI, as measured by the MEIM-R, differ slightly for NA/AN communities based on where individuals grew up and whether they identify as Multiracial. Scholars using the MEIM-R should account for these within-group differences when conducting research with NA/AN communities. Further research is necessary to holistically understand and operationalize important and salient aspects of ERI for NA/AN communities. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».