How descriptive norms and social identity interact in predicting antisocial ingroup behaviours
Notice bibliographique
Résumé
When membership in a particular group is psychologically salient, individuals are motivated to engage in behaviours that reinforce their identity in that group (Terry et al., 1999). This suggests that athletes who strongly identify with their team may be prone to derogate and chastise teammates in groups where ingroup antisocial behaviours are normative. The current research tested the hypothesis that both exclusionary social norms and antisocial practice norms would moderate the relationship between social identity and ingroup antisocial behaviours. Participants (N = 213, all female) were members of flag football teams (k = 13), all of whom completed measures assessing social identity (ingroup ties, cognitive centrality, ingroup affect), exclusionary social norms, antisocial practice norms, and ingroup antisocial behaviours. A series of moderated multiple regressions revealed that the dimensions of social identity interacted with both types of norms in predicting ingroup antisocial behaviours (ps < .03). At lower levels of exclusionary social norms, social identity was not significantly related to ingroup antisocial behaviours. At lower levels of antisocial practice norms, social identity was negatively related to ingroup antisocial behaviours. At higher levels of both types of norms, however, social identity generally emerged as a positive predictor of ingroup antisocial behaviours. These findings build upon work that examined the mechanisms through which social identities influence morally relevant behaviours in sport (Bruner et al., 2014). Drawing attention to the moderating role of descriptive norms provides insight into the circumstances in which a stronger social identity may actually promote ingroup antisocial behaviours.Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».