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Enregistrement W2518673911 · doi:10.1111/jopy.12277

Owning Up to Negative Ingroup Traits: How Personal Autonomy Promotes the Integration of Group Identity

2016· article· en· W2518673911 sur OpenAlexaff
Lisa Legault, Netta Weinstein, Jahlil Mitchell, Michael Inzlicht, Kristen Pyke, Afzal Upal

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAutonomyIngroups and outgroupsSocial psychologyIdentity (music)Developmental psychologyPrejudice (legal term)Personal identitySelf-conceptPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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