One- Through Six-Component Solutions from Ratings on Familiar English Personality-Descriptive Adjectives
Notice bibliographique
Résumé
We report solutions for one through six components for self-ratings (N = 559) on 449 familiar English personality-descriptive adjectives (see Lee & Ashton, 2008 ). The first unrotated component mainly contrasted desirable with undesirable characteristics. The varimax-rotated two-component solution contained dimensions closely resembling the Social Self-Regulation and Dynamism constructs of Saucier et al. (2014) . The three-component solution contained dimensions closely resembling the Affiliation, Dynamism, and Order constructs of De Raad et al. (2014) . In the four-component solution, an Emotional Stability dimension emerged, absorbing some variance from dimensions of the three-component solution. The five-component solution added an Intellect/Imagination/Unconventionality (Openness) component, and thus resembled the classic Big Five structure (e.g., Goldberg, 1990 ). In the six-component solution, the variance of the Big Five Agreeableness and Emotional Stability components was reorganized, producing components corresponding to HEXACO Agreeableness and to rotated variants of HEXACO Emotionality and Honesty-Humility. Solutions based on peer ratings (N = 303) were generally similar to those based on self-ratings, but showed a much larger first unrotated component.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,013 | 0,002 |
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 ».