Intentional use and self-efficacy as distinct facets of impression management and their relationships with socio-motivational, cognitive, and mental health factors
Notice bibliographique
Résumé
Human beings regularly adjust behaviors across social contexts as part of impression management (IM). Recently, "camouflaging" has been described as the behavioral strategies autistic individuals employ to blend into neurotypical social norms, often at costs to psychological wellbeing. It remains unclear whether camouflaging is unique to autism or overlaps with established IM constructs in terms of shared latent facets, socio-motivational and cognitive drivers, and mental health outcomes. To address this knowledge gap, we surveyed a representative US general population sample of 972 adults, utilizing self-report measures to assess camouflaging/IM, along with their theoretical socio-motivational and cognitive antecedents and mental health consequences. We first applied joint exploratory factor analysis to identify the latent facets underlying measures across camouflaging and existing IM constructs. Two latent IM facets emerged: "intentional use" (purposeful IM use) and "self-efficacy" (self-perceived IM capacity). Structural equation modeling suggested that greater IM intentional use was driven by socio-motivational pressures and predicted poorer mental health, whereas stronger IM self-efficacy was supported by executive functioning and perspective-taking and linked to better mental health. Neurodivergent traits exhibited unique moderation effects; in those with elevated autistic traits, greater IM intentional use and self-efficacy were both linked to poorer mental health. Yet, in those with elevated ADHD traits, greater IM self-efficacy was linked to better mental health. Critically, greater IM self-efficacy may buffer the negative impacts of IM intentional use on mental health. Our findings reveal an expanded understanding of camouflaging as part of multi-faceted IM, which exhibits complex relationships with mental health, moderated by neurodivergence. The implications point to conceptual and methodological advances for social coping research across neurodiverse groups, especially for developing tailored support.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».