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Enregistrement W2119592058 · doi:10.1037/0022-3514.93.5.880

Between facets and domains: 10 aspects of the Big Five.

2007· article· en· W2119592058 sur OpenAlexafffund
Colin G. DeYoung, Lena C. Quilty, Jordan B. Peterson

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFacet (psychology)PsychologyPersonalityBig Five personality traitsVariance (accounting)Sample (material)Social psychologyBig Five personality traits and culturePersonality Assessment InventoryDomain (mathematical analysis)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Factor analyses of 75 facet scales from 2 major Big Five inventories, in the Eugene-Springfield community sample (N=481), produced a 2-factor solution for the 15 facets in each domain. These findings indicate the existence of 2 distinct (but correlated) aspects within each of the Big Five, representing an intermediate level of personality structure between facets and domains. The authors characterized these factors in detail at the item level by correlating factor scores with the International Personality Item Pool (L. R. Goldberg, 1999). These correlations allowed the construction of a 100-item measure of the 10 factors (the Big Five Aspect Scales [BFAS]), which was validated in a 2nd sample (N=480). Finally, the authors examined the correlations of the 10 factors with scores derived from 10 genetic factors that a previous study identified underlying the shared variance among the Revised NEO Personality Inventory facets (K. L. Jang et al., 2002). The correspondence was strong enough to suggest that the 10 aspects of the Big Five may have distinct biological substrates.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1 937
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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