Target adjustment and self-other agreement: Utilizing trait observability to disentangle judgeability and self-knowledge.
Notice bibliographique
Résumé
Are well-adjusted individuals good targets or accurate self-judges? Across two round-robin studies, the current research first demonstrates that well-adjusted individuals' personalities are viewed with greater distinctive self-other agreement by new acquaintances. Is this enhanced self-other agreement a function of greater judgeability, improving others' ability to form an accurate impression? Or is it a function of greater self-knowledge, having a more accurate impression about oneself? By examining the relationship between psychological adjustment and self-other agreement as a function of trait observability, it becomes clear that psychological adjustment fosters self-other agreement through judgeability more so than through self-knowledge. Specifically, well-adjusted individuals provide new acquaintances with greater information regarding their less observable traits, enhancing others' knowledge and thus distinctive self-other agreement. This effect was replicated with close informant-other agreement, indicating that the well-adjusted individual's tendency to make his or her less visible traits more accessible to others allows those who just met the target to agree better with people who know the target well. In sum, although well-adjusted individuals are in part good self-judges, it is their greater judgeability that seems most critical in enhancing self-other agreement in first impressions.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».