Owning Up to Negative Ingroup Traits: How Personal Autonomy Promotes the Integration of Group Identity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our experiences, attributes, and behaviors are diverse, inconsistent, and often negative. Consequently, our capacity to assimilate divergent experiences-particularly negative aspects-is important to the development of a unified self. Whereas this process of integration has received attention at the level of personal identity, it has not been assessed at the level of group identity. OBJECTIVE: We examined the mechanisms involved in integrating positive and negative ingroup identities, as well as related outcomes. METHOD: In three experiments, participants (N = 332) high and low in autonomy identified either positive or negative aspects of their ingroup and then indicated the extent to which they integrated the attribute. RESULTS: Those high in personal autonomy integrated both positive and negative identities, whereas those low in autonomy acknowledged only positive identities. Study 2 showed that, regardless of identity valence, those high in autonomy felt satisfied and close with their group. Conversely, those low in autonomy felt less close and more dissatisfied with their group after reflecting on negative identities. Finally, reflecting on a negative identity reduced prejudice, but only for those high in autonomy. CONCLUSIONS: Owning up to negative group traits is facilitated by autonomy and demonstrates benefits for ingroup and intergroup processes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».