Why are well-adjusted people seen more accurately? The role of personality-behavior congruence in naturalistic social settings.
Notice bibliographique
Résumé
Expressive accuracy, being viewed in line with one's unique, distinctive personality traits, is emerging as an important individual difference that is strongly linked to psychological well-being. Yet little is known about what underlies expressive accuracy and its associations with well-being. The current studies examined whether personality-behavior congruence, the tendency to behave in line with one's distinctive personality trait profile, contributes to the links between well-being and expressive accuracy with new acquaintances (Unique perceiver-target pairs: Study 1: N = 437; Study 2: N = 874), by assessing congruence in naturalistic situations, including in a series of getting-acquainted interactions (Study 1; Ntargets = 77; Mdn Interactions: 7) and social situations in daily life over a 2-week period (Study 2; Ntargets = 146; MdnAssessments: 49). Across studies, we found that greater well-being predicted greater congruence, in both naturalistic social interactions and in daily life, which in turn contributed to greater expressive accuracy in getting-acquainted interactions. Overall, the current studies demonstrate the important role that congruence plays in expressive accuracy, helping to explain why well-adjusted individuals are seen more accurately. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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 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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».