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Enregistrement W2581365168 · doi:10.1177/1948550616676879

Comparisons of Daily Behavior Across 21 Countries

2017· article· en· W2581365168 sur OpenAlexaffabout
Erica Baranski, Gwen Gardiner, Esther Guillaume, Mark Aveyard, Brock Bastian, Igor Bronin, Christina Ivanova, Joey T. Cheng, F. Köck, Jaap J. A. Denissen, David Gallardo‐Pujol, Peter Haľama, Gyuseog Han, Jaechang Bae, Jung‐Soon Moon, Ryan Y. Hong, Martina Hřebı́čková, Sylvie Graf, Paweł Izdebski, Lars Lundmann, Lars Penke, Marco Perugini, Giulio Costantini, John F. Rauthmann, Matthias Ziegler, Anu Realo, Liisalotte Elme, Tatsuya Sato, Shizuka Kawamoto, Piotr Szarota, Jessica L. Tracy, Marcel A. G. van Aken, Yang Yu, David C. Funder

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchGrantová Agentura České RepublikyNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyConscientiousnessOpenness to experienceNeuroticismExtraversion and introversionSocial psychologyHappinessBig Five personality traitsContext (archaeology)PersonalityDemographyPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While a large body of research has investigated cultural differences in behavior, this typical study assesses a single behavioral outcome, in a single context, compared across two countries. The current study compared a broad array of behaviors across 21 countries ( N = 5,522). Participants described their behavior at 7:00 p.m. the previous evening using the 68 items of the Riverside Behavioral Q-sort (RBQ). Correlations between average patterns of behavior in each country ranged from r = .69 to r = .97 and, in general, described a positive and relaxed activity. The most similar patterns were United States/Canada and least similar were Japan/United Arab Emirates (UAE). Similarities in behavior within countries were largest in Spain and smallest in the UAE. Further analyses correlated average RBQ item placements in each country with, among others, country-level value dimensions, personality traits, self-esteem levels, economic output, and population. Extroversion, openness, neuroticism, conscientiousness, self-esteem, happiness, and tolerant attitudes yielded more significant correlations than expected by chance.

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)0,003
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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