Cultural differences in self- and other-evaluations and well-being: A study of European and Asian Canadians.
Notice bibliographique
Résumé
Anusic, Schimmack, Pinkus, and Lockwood (2009) developed the halo-alpha-beta (HAB) model to separate halo variance from variance due to valid personality traits and other sources of measurement error in self-ratings of personality. The authors used a twin-HAB model of self-ratings and ratings of a partner (friend or dating partner) to test several hypotheses about culture, evaluative biases in self- and other-perceptions, and well-being. Participants were friends or dating partners who reported on their own and their partner's personality and well-being (N = 906 students). European Canadians had higher general evaluative biases (GEB) than Asian Canadians. There were no cultural differences in self-enhancement or other-enhancement. GEB significantly predicted self-ratings of life satisfaction, but not informant ratings of well-being. GEB fully mediated the effect of culture on self-ratings of life satisfaction. The results suggest that North American culture encourages positive biases in self- and other-perceptions. These biases also influence self-ratings of life satisfaction but have a much weaker effect on informant ratings of life satisfaction. The implications of these findings for cultural differences in well-being are discussed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».