Cardiac vagal flexibility and accurate personality impressions: Examining a physiological correlate of the good judge
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research has long sought to identify which individuals are best at accurately perceiving others' personalities or are good judges, yet consistent predictors of this ability have been difficult to find. In the current studies, we revisit this question by examining a novel physiological correlate of social sensitivity, cardiac vagal flexibility, which reflects dynamic modulation of cardiac vagal control. METHOD: We examined whether greater cardiac vagal flexibility was associated with forming more accurate personality impressions, defined as viewing targets more in line with their distinctive self-reported profile of traits, in two studies, including a thin-slice video perceptions study (N = 109) and a dyadic interaction study (N = 175). RESULTS: Across studies, we found that individuals higher in vagal flexibility formed significantly more accurate first impressions of others' more observable personality traits (e.g., extraversion, creativity, warmth). These associations held while including a range of relevant covariates, including cardiac vagal tone, sympathetic activation, and gender. CONCLUSION: In sum, social sensitivity as indexed by cardiac vagal flexibility is linked to forming more accurate impressions of others' observable traits, shedding light on a characteristic that may help to identify the elusive good judge and providing insight into its neurobiological underpinnings.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».