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Enregistrement W2568037688 · doi:10.1037/bul0000088

A systematic review of personality trait change through intervention.

2017· review· en· W2568037688 sur OpenAlexaff
Brent W. Roberts, Jing Luo, Daniel A. Briley, Philip I. Chow, Rong Su, Patrick L. Hill

Notice bibliographique

RevuePsychological Bulletin · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOPsychological interventionPsychologyPersonalityExtraversion and introversionTraitClinical psychologyBig Five personality traitsAnxietyIntervention (counseling)Personality Assessment InventoryMeta-analysisPersonality disordersPsychotherapistMEDLINEPsychiatryMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current meta-analysis investigated the extent to which personality traits changed as a result of intervention, with the primary focus on clinical interventions. We identified 207 studies that had tracked changes in measures of personality traits during interventions, including true experiments and prepost change designs. Interventions were associated with marked changes in personality trait measures over an average time of 24 weeks (e.g., d = .37). Additional analyses showed that the increases replicated across experimental and nonexperimental designs, for nonclinical interventions, and persisted in longitudinal follow-ups of samples beyond the course of intervention. Emotional stability was the primary trait domain showing changes as a result of therapy, followed by extraversion. The type of therapy employed was not strongly associated with the amount of change in personality traits. Patients presenting with anxiety disorders changed the most, and patients being treated for substance use changed the least. The relevance of the results for theory and social policy are discussed. (PsycINFO Database Record

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 050
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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