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Enregistrement W2293633609 · doi:10.1037/a0039587

Knowing versus liking: Separating normative knowledge from social desirability in first impressions of personality.

2015· article· en· W2293633609 sur OpenAlexafffund
Katherine H. Rogers, Jeremy C. Biesanz

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyNormativePersonalitySocial psychologyImpression formationSocial desirabilityBig Five personality traitsSocial perceptionImplicit personality theoryPerceptionEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are strong differences between individuals in the tendency to view the personality of others as similar to the average person. That is, some people tend to form more normatively accurate impressions than do others. However, the process behind the formation of normatively accurate first impressions is not yet fully understood. Given that the average individual's personality is highly socially desirable (Borkenau & Zaltauskas, 2009; Wood, Gosling & Potter, 2007), individuals may achieve high normative accuracy by viewing others as similar to the average person or by viewing them in an overly socially desirable manner. The average self-reported personality profile and social desirability, despite being strongly correlated, independently and strongly predict first impressions. Further, some individuals have a more accurate understanding of the average individual's personality than do others. Perceivers with more accurate knowledge about the average individual's personality rated the personality of specific others more normatively accurately (more similar to the average person), suggesting that individual differences in normative judgments include a component of accurate knowledge regarding the average personality. In contrast, perceivers who explicitly evaluated others more positively formed more socially desirable impressions, but not more normatively accurate impressions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations92
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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