Self-Verification and Self-Enhancement in Newly Formed Multicultural Groups
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine when self-verification (the motivation to confirm one’s self-concept) and self-enhancement (the motivation to be viewed in a positive light) occur in newly formed multicultural groups. Many suggest that enhancement is a prepotent motive to verification (Sedikides & Gregg, 2008; Sedikides, 1993), but when verification occurs, it results in greater group performance, trust, and group identification in diverse groups (Polzer, Milton, & Swann, 2002). Research on intimate relationships has shown that factors such as relationship length, as well as levels of future certainty, commitment, and evaluation can influence preferences for enhancing versus verifying feedback (Swann, De La Ronde, & Hixon, 1994; Campbell, Laackenbauer, & Muise, 2006). Based on this research, I predict that groups with a certain future, high commitment, and low evaluation, which I will designate as the “married” groups, will demonstrate higher self-verification than will groups with an uncertain future, low commitment, and high evaluation, designated as “dating” groups. These “dating” groups will demonstrate higher enhancement compared to the “married” groups. As well, as a result of greater cultural verification, the “married” groups will exhibit greater cultural mosaic beliefs (emergence of diverse cultural perspectives and better overall group performance) about their group as well as higher levels of trust, group identification, and group commitment, relative to the “dating” group. The “married” groups will also demonstrate higher performance than the “dating” groups on tasks assessing creativity and accuracy.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».