Gender and City Differences in Personality Traits among Adolescents in Some Selected Cities of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
There are overwhelming evidences from researches in the regional science that the attitudes, values and behaviours of people are geographically clustered. Psychologists, however, have historically had little to say about regional and city differences (Rentfrow, 2010). The present study investigated on gender and city differences in trait personalities among adolescents in some selected cities within Nigeria. A thousand and one (1001) adolescents (532 females, 469 males) sampled from five cities (Markurdi, Calabar, Nnewi, Victoria Island, Benin) within Nigeria were employed for the study. Big Five Personality Inventory by John, Donahue and Kentle (1991) was used to gather their data on personality traits while Multivariate Analysis of Covariance (MANCOVA) and Pearson Product Moment correlation were used in data analysis. The findings of the study showed significant city difference on the personality traits examined and significant gender differences on neuroticism personality. Similarly significant interaction effects of city and gender were also seen. Furthermore there were positive and negative correlations of age and personality among adolescents studied. Discussions of the findings were done as well as the implications of the findings for social behaviours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».