Neuroticism and Extraversion Magnify Discrepancies Between Retrospective and Concurrent Affect Reports
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although research often relies on retrospective affect self-reports, little is known about personality's role in retrospective reports and how these converge or deviate from affect reported in the moment. This micro-longitudinal study examines personality (Neuroticism, Extraversion) and emotional salience (peak and recent affect) associations with retrospective-momentary affect report discrepancies over different time frames. METHOD: Participants were 179 adults aged 20-78 (M = 48.7 years; 73.7% Caucasian/White) who each provided up to 60 concurrent affect reports over 10 days, then retrospectively reported overall intensity of each affective state after 1 day and again after 1-2 months. RESULTS: Multilevel models revealed that individuals retrospectively overreported or underreported various affective states, exhibiting peak associations for high arousal positive and negative affect, recency associations for low arousal positive affect, and distinct personality profiles that strengthened over time. Individuals high in both Extraversion and Neuroticism exaggerated high arousal positive and negative affect and underreported low arousal positive affect, high Extraversion/low Neuroticism individuals exaggerated high arousal positive affect and underreported low arousal positive affect, and low Extraversion/high Neuroticism individuals exaggerated high and low arousal negative affect. CONCLUSIONS: This study is the first to identify arousal-specific retrospective affect report discrepancies over time and suggests retrospective reports also reflect personality differences in affective self-knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».