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Enregistrement W4398254207 · doi:10.1177/13684302241247030

Group responses to deviance: Disentangling the motivational roles of collective enhancement and self-uncertainty reduction

2024· article· en· W4398254207 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGroup Processes & Intergroup Relations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeviance (statistics)PsychologySocial psychologySelf-enhancementSelf improvementPsychotherapistMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we describe two basic motives for social identification: a drive for collective enhancement and a drive for epistemic fulfillment (uncertainty reduction). We posit that these two motives are critical for understanding one of the fundamental underlying mechanisms of social identity theory (SIT): positive distinctiveness, which is a desire to feel different from and better than relevant outgroups. Whereas “positive” was clearly outlined in the original social identity theory of intergroup relations, “distinctiveness” became a focal point of self-categorization theory. Most existing literature treats positive distinctiveness as a single construct; however, we argue that the “positive” and “distinctive” elements should be treated as separate but critically intertwined concepts. We suggest that “positive” is a direct feature of a desire for collective enhancement, and “distinctiveness” from a relevant outgroup is necessary for self-categorization that provides information to reduce self-uncertainty. Using the subjective group dynamics framework, which has historically emphasized the enhancement motive, we mathematically show that the motives act sequentially and differently to affect responses to deviance and change from it.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,302 · 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