Big Five aspects of personality interact to predict depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research has shown that three personality traits-Neuroticism, Extraversion, and Conscientiousness-moderate one another in a three-way interaction that predicts depressive symptoms in healthy populations. We test the hypothesis that this effect is driven by three lower-order traits: withdrawal, industriousness, and enthusiasm. We then replicate this interaction within a clinical population for the first time. METHOD: Sample 1 included 376 healthy adults. Sample 2 included 354 patients diagnosed with current major depressive disorder. Personality and depressive tendencies were assessed via the Big Five Aspect Scales and Personality Inventory for DSM-5 in Sample 1, respectively, and by the NEO-PI-R and Beck Depression Inventory-II in Sample 2. RESULTS: Withdrawal, industriousness, and enthusiasm interacted to predict depressive tendencies in both samples. The pattern of the interaction supported a "best two out of three" principle, in which low risk scores on two trait dimensions protects against a high risk score on the third trait. Evidence was also present for a "worst two out of three" principle, in which high risk scores on two traits are associated with equivalent depressive severity as high risk scores on all three traits. CONCLUSIONS: These results highlight the importance of examining interactive effects of personality traits on psychopathology.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».