Conceptualizing and Measuring Self-Criticism as Both a Personality Trait and a Personality State
Notice bibliographique
Résumé
Blatt's (2004 Blatt, S. J. (2004). Experiences of depression: Theoretical, clinical, and research perspectives. Washington, DC: American Psychological Association.[Crossref] , [Google Scholar], 2008 Blatt, S. J. (2008). Polarities of experience: Relatedness and self-definition in personality development, psychopathology, and the therapeutic process. Washington, DC: American Psychological Association.[Crossref] , [Google Scholar]) conceptualization of self-criticism is consistent with a state–trait model that postulates meaningful variation in self-criticism both between persons (traits) and within person (states). We tested the state–trait model in a 7-day diary study with 99 college student participants. Each evening they completed a 6-item measure of self-criticism, as well as measures of perceived social support, positive and negative affect, compassionate and self-image goals during interactions with others, and interpersonal behavior, including overt self-criticism and given social support. As predicted, self-criticism displayed both trait-like variance between persons and daily fluctuations around individuals' mean scores for the week; slightly more than half of the total variance was between persons (ICC = .56). Numerous associations at both the between-persons and within-person levels were found between self-criticism and the other variables, indicating that individuals' mean levels of self-criticism over the week, and level of self-criticism on a given day relative to their personal mean, were related to their cognitions, affect, interpersonal goals, and behavior. The results supported the construct validity of the daily self-criticism measure. Moreover, the findings were consistent with the state–trait model and with Blatt's theoretical analysis of self-critical personality.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».