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Enregistrement W2235942705 · doi:10.1111/pops.12325

Explaining Normative Versus Nonnormative Action: The Role of Implicit Theories

2016· article· en· W2235942705 sur OpenAlexaff
Eric Shuman, Smadar Cohen‐Chen, Sivan Hirsch‐Hoefler, Eran Halperin

Notice bibliographique

RevuePolitical Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativePsychologyAction (physics)Social psychologyCollective actionContext (archaeology)Normative social influenceIdentification (biology)HatredCognitive psychologyEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current research investigates what motivates people to engage in normative versus nonnormative action. Prior research has shown that different emotions lead to different types of action. We argue that these differing emotions are determined by a more basic characteristic, namely, implicit theories about whether groups and the world in general can change. We hypothesized that incremental theories (beliefs that groups/the world can change) would predict normative action, and entity theories (beliefs that groups/the world cannot change) as well as group identification would predict nonnormative action. We conducted a pilot in the context of protests against a government plan to relocate Bedouin villages in Israel and a main study during the Israeli social protests of the middle class. Results revealed three distinct pathways to collective action. First, incremental theories about the world predicted hope, which predicted normative action. Second, incremental theories about groups and group identification predicted anger, which also predicted normative collective action. Lastly, entity theories about groups predicted nonnormative collective action through hatred, but only for participants who were highly identified with the group. In sum, people who believed in the possibility of change supported normative action, whereas those who believed change was not possible supported nonnormative action.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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