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Enregistrement W2080055240 · doi:10.1111/j.1464-0597.2006.00262.x

Personality Science and Self‐Regulation: Personal Projects as Integrative Units

2006· article· en· W2080055240 sur OpenAlexaff
Brian R. Little

Notice bibliographique

RevueApplied Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalityCognitive reframingPsychologyTraitNarrativeSocial psychologyBig Five personality traitsArgument (complex analysis)Trait theoryCoherence (philosophical gambling strategy)SociologyEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) make a strong case for enhancing theoretical coherence in the study of self‐regulation by examining recent advances in personality science. I extend their line of argument, reframe their philosophical reminders and strategically shift their suggestions. My goal is to provide an augmented base from which personality science and self‐regulation research and practice can derive mutual benefit. Consensus seems to be emerging that personality science can be usefully conceptualised as a multi‐tier structure, each floor of which focuses on different units of analysis. I focus on Tier I (trait units) and Tier II (PAC units (personal action constructs)). I suggest that Tier II is the home of both the social cognitive theorists and social ecological theorists and that they seem to have colluded to ignore each other. I use Cervone et al.'s timely article as a stimulant to do some renovation work on this floor. Focusing on personal projects I suggest that they provide an integrative function for personality science that augments the contributions of their close neighbors doing CAPS and KAPA research. By some minor renovations we find ourselves able to speak to the narrative theorists in the loft above and even to the trait theorists below. The resulting conversational potential, I suggest, is salutary for both personality science and the study of self‐regulation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations75
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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