Extending the Dark Side of Identity Processes With Identity Distress
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Latent profile analysis of the dimensions of identity scale (DIDS) provides a person-centered configuration of adaptive (commitment, identification with commitment; exploration in breadth and in depth) and maladaptive (ruminative exploration) identity processes. The DIDS focuses on the future domain in the present. In this study DIDS profile analysis was extended to include the Identity Distress Scale (IDS), an affective index of uncertainty and difficulties with identity issues in general content areas relevant to young adults and its impact on adjustment. Identity distress is conceptualized on a continuum from adaptive to dysfunctional in relation to identity development. Its inclusion with identity processes was expected to provide a more nuanced description of the person-centered identity profiles. METHODS: Participants were 914 students (mdn = 19 years; 79.6% women) at a university located in a nonmetropolitan city in the prairie provinces of Canada. During 2017 and 2018 students completed an online survey that included the DIDS, IDS, and various standardized measures of identity, mental health, and adjustment at university. RESULTS: The findings revealed four latent profiles: Carefree Diffusion (6.9%), Troubled Diffusion (24.8%), Achievement (28.2%), and Undifferentiated (40.1%) but neither Foreclosure nor Moratorium were found. These results are consistent with variations in the profiles across other countries and contexts. Expected associations were supported between the profiles and most outcome measures. The low incidence of adaptive identity processes notably exploration was considered in terms of culture and context. CONCLUSIONS: This study adds to the complexity of individual pathways and contextual differences in identity development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».