Explaining Normative Versus Nonnormative Action: The Role of Implicit Theories
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».