Cross-Situational Self-Consistency in Nine Cultures: The Importance of Separating Influences of Social Norms and Distinctive Dispositions
Notice bibliographique
Résumé
We assessed self-consistency (expressing similar traits in different situations) by having undergraduates in the United States ( n = 230), Australia ( n = 220), Canada ( n = 240), Ecuador ( n = 101), Mexico ( n = 209), Venezuela ( n = 209), Japan ( n = 178), Malaysia ( n = 254), and the Philippines ( n = 241) report the traits they expressed in four different social situations. Self-consistency was positively associated with age, well-being, living in Latin America, and not living in Japan; however, each of these variables showed a unique pattern of associations with various psychologically distinct sources of raw self-consistency, including cross-situationally consistent social norms and injunctions. For example, low consistency between injunctive norms and trait expressions fully explained the low self-consistency in Japan. In accord with trait theory, after removing normative and injunctive sources of consistency, there remained robust distinctive noninjunctive self-consistency (reflecting individuating personality dispositions) in every country, including Japan. The results highlight how clarifying the determinants and implications of self-consistency requires differentiating its distinctive, injunctive, and noninjunctive components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».