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Enregistrement W2026249720 · doi:10.1080/00224545.2015.1007027

Big Five Personality and Residential Mobility: A State-Level Analysis of the USA

2015· article· en· W2026249720 sur OpenAlexaff
Stewart J. H. McCann

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Social Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConscientiousnessExtraversion and introversionNeuroticismResidencePersonalityPsychologySpeculationBig Five personality traitsSocial mobilityRegression analysisDemographic economicsSocial psychologyDemographySociologyEconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relations of the state-aggregated Big Five personality scores of 619,397 residents to four 2005 state-level residential mobility criteria were examined with the 50 states as cases. Multiple regression controlling for five state demographic variables showed (a) higher state neuroticism was strongly associated with lower mobility, lower same-county mobility, and lower between-county mobility; (b) higher state extraversion was associated with lower mobility and lower same-county mobility, but only with neuroticism and/or conscientiousness controlled; and (c) conscientiousness was related to same-residence, same-county, and different-county mobility, but only without demographic variables controlled. Discussion is grounded in the dangers of cross-level speculation and the potential of a basic assumption of geographical psychology that an area's aggregate position on a dispositional variable is associated there with behavioral and psychological tendencies related to that variable.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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