Religiosity as Self-Enhancement: A Meta-Analysis of the Relation Between Socially Desirable
Notice bibliographique
Résumé
In a meta-analysis, the authors test the theoretical formulation that religiosity is a means for self-enhancement. The authors operationalized self-enhancement as socially desirable responding (SDR) and focused on three facets of religiosity: intrinsic, extrinsic, and religion-as-quest. Importantly, they assessed two moderators of the relation between SDR and religiosity. Macro-level culture reflected countries that varied in degree of religiosity (from high to low: United States, Canada, United Kingdom). Micro-level culture reflected U.S. universities high (Christian) versus low (secular) on religiosity. The results were generally consistent with the theoretical formulation. Both macro-level and micro-level culture moderated the relation between SDR and religiosity: This relation was more positive in samples that placed higher value on religiosity (United States> Canada> United Kingdom; Christian universities> secular universities). The evidence suggests that religiosity is partly in the service of self-enhancement. Keywords religiosity, self-enhancement, socially desirable responding, intrinsic religiosity, extrinsic religiosity People are motivated to see themselves favorably along cul-turally valued characteristics. Stated otherwise, people are motivated to self-enhance. This motive lies at the heart of many social psychological theories, such as cognitive dis-sonance theory, terror management theory, self-affirmation theory, social identity theory, the self-enhancement tactician model, and the self-evaluation maintenance model
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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 | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».