El concepto del estrés de aculturación desde la mirada del inmigrante hispano en los Estados Unidos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo principal: Clarificar el significado de estrés de aculturación del inmigrante hispano, además de conocer cada una de las dimensiones y características propias del concepto, con la finalidad de comprender mejor las necesidades de la persona inmigrante que vive en los Estados Unidos. Metodología: El análisis de concepto se hizo a través de los ocho pasos propuestos por Walker y Avant. Resultados principales: Se identificaron tres dimensiones del concepto estrés de aculturación: (1) estresores personales, (2) estresores del entorno y (3) estresores sociales. Como antecedentes del concepto se identificó el arrepentimiento, la culpa y negación. En general, las consecuencias se reflejan en la salud mental del inmigrante hispano. Además, se reconoció los instrumentos de medi-ción que evalúan el estrés de aculturación. Conclusión principal: Se obtuvo una definición clara del concepto estrés de aculturación desde la perspectiva del inmigrante hispano, que ayudará a estimar la validez de constructo de las mediciones de este concepto. Las dimensiones reportadas con mayor frecuencia son consideradas en el inventario de estrés en hispanos, sin embargo, se recomienda analizar la validez de constructo del concepto. Sería importante considerar las consecuencias derivadas del estrés de aculturación en la prevención y tratamiento de la salud mental.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".