Bridging Borders: Navigating the Tapestry of Multiculturalism and Migration
Notice bibliographique
Résumé
This paper is based on a keynote delivered at the International Association for Cross-Cultural Psychology (IACCP) conference in Bali, Indonesia, in August 2024. It explores key themes related to social cohesion and inclusive intergroup relations in an era of rising global migration, exclusionary political rhetoric, and the surge of right-wing populism. First, the Multidimensional Individual Difference Acculturation (MIDA) model is reviewed. This framework examines how psychological resilience, social support, identity, cultural competence, and acculturation strategies influence adaptation outcomes across diverse migration contexts. Second, the interaction between individual and societal factors in shaping immigrant adaptation is analysed through empirical studies testing the MIDA model across various migration settings. Third, a comparative review of migrant integration policies, multiculturalism, interculturalism, and assimilation, is provided. Fourth, findings from global surveys are presented, highlighting the most and least accepting countries and their sociopolitical characteristics. In conclusion, the paper underscores the need for inclusive policies that go beyond cultural recognition to ensure meaningful structural inclusion.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».