Does Acculturation Equal Identification? Two Studies with Latin-American Immigrants
Bibliographic record
Abstract
Partout, des millions d'immigrants doivent apprendre à interagir avec une nouvelle culture (acculturation) et à s’y identifier (identification). Toutefois, il existe un débat important sur la relation entre l’acculturation et l’identification. Certains chercheurs les considèrent comme étant des concepts identiques; d’autres argumentent qu'un lien directionnel unit ces concepts (c.-à-d. l'identification mène à l'acculturation, ou l'acculturation mène à l'identification). Toutefois, aucune étude n'a pas investigué la nature et la direction de leur relation. Afin de clarifier ces questions, trois modèles théoriques testeront la relation entre l’acculturation et l’identification et deux variables centrales à l’immigration, soit être forcé à immigrer et l’incohérence des valeurs. Dans le premier modèle, les variables d'immigration prédirent simultanément l'acculturation et l'identification. Le second modèle avance que les variables d'immigration mènent à l'identification, qui mène à l'acculturation. Le troisième modèle précis plutôt que les variables d'immigration prédisent l'acculturation, qui prédit l'identification. Le premier modèle propose que l'acculturation et l'identification sont le même concept, tandis que les second et troisième stipulent qu'ils sont différents (ainsi que la direction de leur relation). Ces modèles seront comparés afin d’examiner l'existence et la direction du lien qui unit l'acculturation et l'identification. Lors de la première étude, 146 immigrants latino-américains ont répondu à un questionnaire. Les analyses des pistes causales appuient le troisième modèle stipulant que l'acculturation mène à l'identification et, donc, qu'ils sont des concepts distincts. Les résultats ont été confirmés à l’aide d’une deuxième étude où 15 immigrants latino-américains ont passé une entrevue semi-structurée. Les implications théoriques et pratiques seront discutées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".