Interrogating the Links between Complex Social Identity Structures, Communicative Factors, and Psycho-Social Wellbeing in Multiethnic-Racial Populations in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Multiethnic and multiracial populations are among the fastest growing demographic groups in North America. Despite this fact, and a societal shift toward discussing race as a social construction, biological lay theories of race remain pervasive. Thus, those that are members of more than one ethnic-racial group face unique liminal identity experiences that monoethnic-racial individuals do not. In this dissertation I aim to explore these unique identity experiences, as well as their links to communication and wellbeing, through a lens of social identity complexity theorizing. In chapter one, I offer a brief history of miscegenation and amalgamation in North America to situate the study in the current sociocultural context. Following this, I review and synthesize research and theorizing on social identity complexity, multiethnic-racial identity, and the communicative factors that may affect the relationship between multiethnic-racial identity complexity and wellbeing. In chapter two I outline the methods, including procedures, measures, and analyses, which were used to answer my research questions. This dissertation employed a multimethod survey design including open-ended questions and scale items. In chapter three, I report the findings of the phronetic iterative qualitative analysis wherein I found five themes and seven subthemes surrounding multiethnic-racial individuals’ experiences having multiple ethnic-racial ingroup memberships. In chapter four I report the results of the quantitative analyses which estimated a number of multiple regression models to assess the relationships between multiethnic-racial identity complexity and wellbeing. Additionally, I estimated several moderation models to assess how the relationships between participants’ multiethnic-racial identity complexity and wellbeing was moderated by communicative factors. Finally, in chapter four I discuss the integration and interpretation of the qualitative and quantitative findings, outline major implications of the study, and report on limitations and directions for future research.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».