Thin slices of child personality: Perceptual, situational, and behavioral contributions.
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined whether thin-slice ratings of child personality serve as a resource-efficient and theoretically valid measurement of child personality traits. We extended theoretical work on the observability, perceptual accuracy, and situational consistency of childhood personality traits by examining intersource and interjudge agreement, cross-situational consistency, and convergent, divergent, and predictive validity of thin-slice ratings. Forty-five unacquainted independent coders rated 326 children's (ages 8-12) personality in 1 of 15 thin-slice behavioral scenarios (i.e., 3 raters per slice, for over 14,000 independent thin-slice ratings). Mothers, fathers, and children rated children's personality, psychopathology, and competence. We found robust evidence for correlations between thin-slice and mother/father ratings of child personality, within- and across-task consistency of thin-slice ratings, and convergent and divergent validity with psychopathology and competence. Surprisingly, thin-slice ratings were more consistent across situations in this child sample than previously found for adults. Taken together, these results suggest that thin slices are a valid and reliable measure to assess child personality, offering a useful method of measurement beyond questionnaires, helping to address novel questions of personality perception and consistency in childhood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».