Coolness: An Empirical Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Some people are routinely described as “cool,” but it is unknown whether this descriptor conveys trait-like information beyond mere likability or popularity. This is the first systematic quantitative investigation of coolness from a trait perspective. Three studies of North Americans (N = 918) converged to identify personality markers for coolness. Study 1 participants described coolness largely by referring to socially desirable attributes (e.g., social, popular, talented). Study 2 provided further evidence of the relationship between coolness and social desirability, yet also identified systematic discrepancies between valuations of coolness and social desirability. Factor analyses (Studies 2 and 3) indicated that coolness was primarily conceptualized in terms of active, status-promoting, socially desirable characteristics (“Cachet coolness”), though a second orthogonal factor (“Contrarian coolness”) portrayed cool as rebellious, rough, and emotionally controlled. Study 3, which examined peer valuations of coolness, showed considerable overlap with abstract evaluations of the construct. We conclude that coolness is reducible to two conceptually coherent and distinct personality orientations: one outward focused and attuned to external valuations, the other more independent, rebellious, and countercultural. These results have implications for both basic and applied research and theory in personality and social psychology.
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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 | 0,011 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».