The Effect of Information Quantity on Distinctive Accuracy and Normativity of Personality Trait Judgments
Notice bibliographique
Résumé
Information quantity is an important moderator of personality judgment accuracy. Some evidence suggests that the amount of available information is positively related to accuracy. The current study utilized the social accuracy model to investigate the effects of differences in thin slices of information quantity on the distinctive accuracy and normativity of personality trait judgments. It was hypothesized that distinctive accuracy and normativity would increase as information quantity increased. Participants were 431 individuals who participated in an online study that varied the length of stimulus target observations (30 seconds, 1 minute, 3 minutes, and 5 minutes), after which judges rated targets using other–report measures of the Big Five personality traits. For all traits combined, significant levels of accuracy were found for all observation lengths, but distinctive accuracy and normativity did not increase as video length increased. Findings varied for individual traits. For distinctive accuracy, there was a linear increase with information quantity for Extraversion and a non–linear relationship for Conscientiousness, while there was a linear decrease for Openness. For normativity, there was a linear increase with information quantity for Agreeableness and a non–linear relationship for Conscientiousness. There are important differences in how observation length affects distinctive accuracy and normativity for different personality traits. © 2019 European Association of Personality Psychology
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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 | 0,007 | 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 | 0,000 |
| 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 ».