Notice bibliographique
Résumé
Evolutionäre Herangehensweisen hatten in der Persönlichkeitspsychologie nicht den gleichen Erfolg wie in anderen Bereichen der Psychologie. In dieser Dissertation werden zwei alternative evolutionäre Herangehensweisen an die Persönlichkeitspsychologie diskutiert und angewendet. Die evolutionsgenetische Herangehensweise fragt, warum genetische Varianz in Persönlichkeitsunterschieden existiert. Im ersten Teil dieser Dissertation werden verschiedene evolutionsgenetische Mechanismen, die genetische Varianz erklären können, verglichen. Auf Grundlage evolutionsgenetischer Theorie und empirischen Befunden aus der Verhaltensgenetik und Persönlichkeitspsychologie wird geschlussfolgert, dass ein Mutations-Selektions-Gleichgewicht genetische Varianz in Intelligenz gut erklären kann, während ausgleichende Selektion durch Umweltheterogenität die plausibelste Erklärung für genetische Unterschiede in Persönlichkeitseigenschaften ist. Komplementär zur evolutionsgenetischen Herangehensweise beginnt die „Life History“-Herangehensweise damit, wie Menschen ihre Ressourcen in evolutionär relevante Lebensbereiche investieren. Im zweiten Teil der Dissertationsschrift wird diese Herangehensweise am Beispiel von Investitionsunterschieden in Langzeit- versus Kurzzeit-Paarungstaktiken (wie im Konstrukt der Soziosexualität abgebildet) erläutert. Zwei neue Maße zur Erfassung von Soziosexualitätskomponenten werden vorgestellt. Während das revidierte Soziosexuelle Orientierungsinventar (SOI-R) ein Fragebogen zur Erfassung der Facetten „Verhalten“, „Einstellung“ und „Begehren“ ist, wurde mit dem Single-Attribute Impliziten Assoziationstest (SA-IAT) eine neue Methode zur indirekten Erfassung impliziter Soziosexualität entwickelt. Beide Maße zeigten konkurrente Validität in Onlinestudien, aber nur der SOI-R erwies sich als prädiktiv für Paarungstaktiken, einschließlich beobachtetem Flirtverhalten sowie der Zahl der Sexualpartner und Veränderungen im Beziehungsstatus innerhalb der nächsten 12 Monate.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».