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Enregistrement W4317653560 · doi:10.1177/01461672221148396

Autonomous Motives Foster Sustained Commitment to Action: Integrating Self-Determination Theory and the Social Identity Approach

2023· article· en· W4317653560 sur OpenAlexaff
Lisette Yip, Emma F. Thomas, Catherine E. Amiot, Winnifred R. Louis, Craig McGarty

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)SupporterPsychologyCollective actionSocial psychologyIdentification (biology)Social identity theoryIdentity (music)Self-determination theorySocial groupPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social change movements may take years or decades to achieve their goals and thus require ongoing efforts from their supporters. We apply the insights of self-determination theory to examine sustained collective action over time. We expected that autonomous motivation, but not controlled motivation, would predict sustained action. We also examine whether autonomous motivation shapes and is shaped by social identification as a supporter of the cause. Longitudinal data were collected from supporters of global poverty reduction ( N = 263) at two timepoints 1 year apart. Using latent change score modeling, we found that increases in autonomous motivation positively predicted increases in opinion-based group identification, which in turn predicted increases in self-reported collective action. Controlled motivation (Time 1) negatively predicted changes in action. We concluded that autonomous motivation predicts sustained action over time, while promoting controlled motives for action may backfire because it may undermine identification with the cause.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations38
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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