Toward a Social Psychology of Authenticity: Exploring Within-Person Variation in Autonomy, Congruence, and Genuineness Using Self-Determination Theory
Notice bibliographique
Résumé
Authenticity entails autonomy, congruence, and genuineness. In this article, we use a self-determination theory framework to discuss a critical aspect of social environments that facilitates these aspects of authenticity, namely the experience of autonomy support. Although authenticity is often studied as a trait or individual difference, we review research demonstrating that authenticity varies within individuals and predicts variations in well-being. Next, we show that perceiving autonomy support within a relational context is associated with people feeling more authentic and more like their ideal selves and displaying constellations of Big 5 personality traits indicative of greater wellness in that context. To explore another important part of authenticity, being genuine in interactions with others, we review evidence linking autonomy support to situational variation in identity disclosure among lesbian, gay, and bisexual individuals. This research suggests that perceiving autonomy support within a context or relationship helps lesbian, gay, and bisexual individuals be more open about their sexual orientation and identity, which in turn affords greater opportunities for the satisfaction of not only autonomy, but competence and relatedness needs as well, facilitating well-being. We conclude by highlighting future directions in the study of authenticity’s dynamic nature, and the importance of the situation in its expression and its relation to well-being.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».