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Enregistrement W2520727485 · doi:10.1111/jopy.12284

Blissfully Blind or Painfully Aware? Exploring the Beliefs People With Interpersonal Problems Have About Their Reputation

2016· article· en· W2520727485 sur OpenAlexafffund
Erika N. Carlson, Aidan G.C. Wright, Hira Imam

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyReputationInterpersonal communicationSocial psychologyInterpersonal relationshipInterpersonal interactionPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Problematic interpersonal behavior might stem from and be maintained by the beliefs people have about how others see them (i.e., metaperceptions). The current study tested whether people with interpersonal problems formed more or less accurate metaperceptions about their personality (meta-accuracy), whether they thought others saw them in more or less positive ways (positivity), and whether they underestimated or overestimated how much others saw them as they saw themselves (transparency). METHOD: = 19.78; 36% male) completed a measure of interpersonal problems and provided personality judgments and metaperceptions for a group of peers after a first impression and after 4 months of acquaintanceship. RESULTS: Generalized distress was associated with less positive metaperceptions at both times and with higher meta-accuracy after 4 months. Dominance problems were not associated with meta-accuracy, positivity, or transparency after a first impression, but dominance was linked to lower meta-accuracy and lower positivity after 4 months. Affiliation problems were associated with higher meta-accuracy after a first impression and with higher positivity and transparency at both times. CONCLUSIONS: Metaperceptions were linked to interpersonal problems, and these expectations might partially explain some maladaptive patterns of behavior.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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