Refining the relationship between personality and subjective well-being.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding subjective well-being (SWB) has historically been a core human endeavor and presently spans fields from management to mental health. Previous meta-analyses have indicated that personality traits are one of the best predictors. Still, these past results indicate only a moderate relationship, weaker than suggested by several lines of reasoning. This may be because of commensurability, where researchers have grouped together substantively disparate measures in their analyses. In this article, the authors review and address this problem directly, focusing on individual measures of personality (e.g., the Neuroticism-Extroversion-Openness Personality Inventory; P. T. Costa & R. R. McCrae, 1992) and categories of SWB (e.g., life satisfaction). In addition, the authors take a multivariate approach, assessing how much variance personality traits account for individually as well as together. Results indicate that different personality and SWB scales can be substantively different and that the relationship between the two is typically much larger (e.g., 4 times) than previous meta-analyses have indicated. Total SWB variance accounted for by personality can reach as high as 39% or 63% disattenuated. These results also speak to meta-analyses in general and the need to account for scale differences once a sufficient research base has been generated.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».