A Self-Determination Theory Perspective on Stigma and Prejudice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A large body of research documents the negative impact of being a member of a stigmatized group on well-being. Despite these population-level findings, research suggests that there is considerable variation in the well-being of members of stigmatized groups such that although some individuals may be suffering, others may be flourishing. This chapter uses self-determination theory (SDT) as a framework for discussing key determinants of this variation. Stigma represents a social condition of prejudice that can directly thwart people’s basic psychological needs for autonomy and relatedness. The chapter focuses on the role of basic psychological need support and thwarting, particularly in relation to autonomy, in understanding the internalization of negative attitudes toward the self and others; the impact of stigma on well-being through intrapersonal, interpersonal, and institutional-level processes; and the regulation and change of prejudicial attitudes and discrimination. Interpersonal and institutional supports for autonomy and relatedness can reduce the extent to which stigmatizing experiences occur, as well as the harms that follow. Insofar as our modern world has become increasingly global and multicultural, these issues of stigma, prejudice, and inclusion have become correspondingly more salient. This thus represents an important area for continued research and intervention development to which SDT has much to offer.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».