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Enregistrement W2807020232 · doi:10.1521/pedi.2018.32.3.374

Is It Adaptive for People With Personality Problems to Know How Their Romantic Partner Perceives Them? The Effect of Meta-accuracy on Romantic Relationship Satisfaction

2018· article· en· W2807020232 sur OpenAlexaff
Erika N. Carlson, Thomas F. Oltmanns

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyMeta-analysisAssociation (psychology)PersonalityQuality (philosophy)RomancePartner effectsSocial psychologyBig Five personality traitsClinical psychologyPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with personality disorder (PD) symptoms tend to report and have partners who report lower quality relationships with them. Using a large community sample of romantic couples, the current research tested whether the established link between PD symptoms and partner-reported relationship quality was attenuated by meta-accuracy (insight into the impression one makes) as well as whether the link between PD symptoms and self-reported relationship quality was attenuated by positivity (assuming one makes a desirable impression). Results suggested that meta-accuracy for core personality traits moderated the link between PD symptoms and partner-reported relationship quality, such that high meta-accuracy attenuated whereas low meta-accuracy exacerbated the negative association between PD symptoms and quality. However, individuals with symptoms did not necessarily reap the same relational benefits of their meta-accuracy, and positivity did not moderate the link between their symptoms and relationship quality. Implications for assessment and whether meta-accuracy should be improved are discussed.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,223
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,223
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,013
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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