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Enregistrement W2409469040 · doi:10.1177/1948550616652206

Wise Reasoning in the Face of Everyday Life Challenges

2016· article· en· W2409469040 sur OpenAlexaff
Igor Grossmann, Tanja M. Gerlach, Jaap J. A. Denissen

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConceptualizationEveryday lifeTraitConstrual level theoryHumilitySocial psychologyReactivity (psychology)Developmental psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How stable vs. dynamic is wisdom in daily life? We conducted a daily diary study of wise reasoning (WR) by recording people’s reflections on daily challenges in terms of three facets: intellectual humility, self-transcendence, and consideration of others’ perspectives/compromise. We observed substantial and systematic intraindividual variability in WR, with wiser reasoning in the social versus nonsocial contexts. State-level WR variability was potent in predicting a bigger-picture construal of the event, more positive (vs. negative) emotions, greater emotional complexity, lower emotional reactivity, less thought suppression, and more reappraisal and forgiveness. In contrast, on the trait level, we observed only a few associations to emotional complexity and reappraisal. We discuss implications for conceptualization and measurement of wisdom-related thought.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations132
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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