When the “We” Impacts How “I” Feel About Myself
Notice bibliographique
Résumé
Dramatic social change leads to profound societal transformations in many countries around the world. The two recent revolutions in March 2005 and April 2010, and the ethnic conflict in June 2010 in Kyrgyzstan are vivid examples. The present research aims to understand people’s reactions to dramatic social change in terms of personal well-being. To further understand how people react psychologically to dramatic social change, the theoretical framework of our research is based on a dominant theory in social psychology: Collective relative deprivation theory. In the past, researchers have argued that collective relative deprivation is logically associated with collective outcomes, and thus is not likely to impact personal well-being (e.g., Walker & Mann, 1987 ). Others, however, have argued that feelings of collective relative deprivation do impact personal well-being (e.g., Zagefka & Brown, 2005 ). We postulate that these inconsistent results arise because past research has failed to consider multiple points of comparison over time to assess collective relative deprivation. Specifically, we theorize that multiple points of collective relative deprivation need to be taken into account, and in so doing, collective relative deprivation will, indeed, be related to personal well-being. We also explore the entire trajectory of collective relative deprivation (which represents how an individual perceives the evolution of his/her group’s history across time) to predict personal well-being. In the present study, we tested these theoretical propositions in the context of dramatic social change in Kyrgyzstan. Regressions, group-based trajectory modeling, and MANOVA confirm our hypotheses.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».