Second Generation Immigrants: Technology Use to Reduce Cultural Dissonance
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, millions of people permanently resettle in a new country (Díaz Andrade and Doolin, 2019). It is well known that immigrants are the fastest-growing component of the U.S. population. First- or second-generation immigrants (SGI) comprise around a quarter of the population. With such a large number of populations, the past four decades witnessed the beginnings of dramatic changes in people’s identities and the symbols of those identities. Defined as “native-born children of foreign parents or foreign-born children who were brought to the U.S. before adolescence” (Portes and Rumbaut, 2007, p. 985), SGIs face unique challenges (such as feelings of isolation, cultural dissonance, and identity crisis), which are rarely discussed by the public or academia (Diederich et al., 2022). Social media has become critical in peoples’ everyday lives. People use social media to connect with friends and families, find social support, express cultural identities, and access fundamental needs such as a sense of belonging (Díaz Anrade and Doolin, 2019). U.S. Research shows that second-generation immigrants are a demographic particularly susceptible to mental health struggles or traumas caused by feelings of marginalization and cultural dissonance (Diederich et al., 2022). Therefore, we aim to address the following research question: How does social media use reduce the cultural dissonance of second-generation immigrants? To answer the research question, we conduct a qualitative study with second-generation immigrants in the U.S. We are not so much concerned with their access to social media as with understanding how their use of social media causes their cultural dissonance, which is highly associated with their participation in social, cultural, political, and economic life (Petter and Giddens, 2023). In particular, we explain why and how social media use impacts bicultural individuals’ identification with two or more cultures and their ability to fit in. Theoretically, this study contributes to the broad social inclusion research on technology and marginalized communities by revealing how social media use can impact the cultural dissonance of second-generation immigrants. Our results provide insights into social media usage for social outcomes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».