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Enregistrement W2997450576 · doi:10.1002/ejsp.2659

Bringing together humanistic and intergroup perspectives to build a model of internalisation of normative social harmdoing

2019· article· en· W2997450576 sur OpenAlexafffund
Catherine E. Amiot, Morgana Lizzio‐Wilson, Emma F. Thomas, Winnifred R. Louis

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNormativeSuperordinate goalsPsychologySocial identity theoryHarmIdentity (music)Social psychologyIdentification (biology)Normative social influenceIdeologySocial groupEpistemologyPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article introduces a model of the internalisation of normative social harmdoing: the MINSOH. This model seeks to explain how group members internalise harmful social norms such that they personally endorse their groups' normative actions. To this aim, the MINSOH integrates two divergent yet complementary theoretical perspectives: self‐determination theory and the social identity approach. These perspectives differ in their basic assumptions about the possibility for harm to become internalised, yet when integrated, they provide a powerful account of how harmdoing can become internalised. The MINSOH proposes specific conditions under which harmful normative actions become accepted by group members. This article outlines multiple self‐determined motivations for harmdoing and discrete group processes that enable harmdoing to be internalised and autonomously enacted, and reviews factors that facilitate (i.e., strong/unique/comparative social identification; endorsement of ideological justifications) and block the internalisation process (presence of multiple identities/diverging norms; inclusive superordinate identity). Directions for future research are then discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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