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Enregistrement W1919381866 · doi:10.1111/j.1467-6494.2010.00709.x

Driven, Distracted, or Both? A Performance-Based Ex-Gaussian Analysis of Individual Differences in Anxiety

2010· article· en· W1919381866 sur OpenAlexaff
Konrad Bresin, Michael D. Robinson, Scott Ode, Craig Leth‐Steensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNeuroticismAnxietyPersonalityCognitionDistressDevelopmental psychologyCognitive psychologyClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the inception of the empirical study of personality, and even before it, individual differences in anxiety and distress have been viewed as key predictors of behavioral performance. Yet such literatures have always entertained 2 perspectives, one contending that anxious individuals are "driven" and the other contending that anxious individuals are "distracted." The present 3 studies (total N=289) sought to reconcile such discrepant views according to an ex-Gaussian parsing of reaction time performance tendencies in basic cognitive tasks. As hypothesized, a particular pattern marked by faster responding on the preponderance of trials (in terms of the ex-Gaussian μ parameter) in combination with slower responding on other trials (in terms of the ex-Gaussian τ parameter) was predictive of higher levels of anxiety. Implications for understanding neuroticism, distress, the anxiety-performance interface, and cognitive models of personality processes are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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