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Enregistrement W2922468213 · doi:10.1111/obr.12856

Personality‐obesity associations are driven by narrow traits: A meta‐analysis

2019· review· en· W2922468213 sur OpenAlexafffund
Uku Vainik, Alain Dagher, Anu Realo, Lucía Colodro‐Conde, Erik Lykke Mortensen, Kerry L. Jang, Juko Ando, Christian Kandler, Thorkild I. A. Sørensen, René Mõttus

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchDiabetesforeningenEesti TeadusagentuurNovo Nordisk Foundation Center for Basic Metabolic ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéTartu ÜlikoolQIMR Berghofer Medical Research InstituteHjerteforeningen
Mots-clésMeta-analysisBig Five personality traitsObesityPsychologyPersonalityClinical psychologyMedicineSocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity has inconsistent associations with broad personality domains, possibly because the links pertain to only some facets of these domains. Collating published and unpublished studies (N = 14 848), we meta-analysed the associations between body mass index (BMI) and Five-Factor Model personality domains as well as 30 Five-Factor Model personality facets. At the domain level, BMI had a positive association with Neuroticism and a negative association with Conscientiousness domains. At the facet level, we found associations between BMI and 15 facets from all five personality domains, with only some Neuroticism and Conscientiousness facets among them. Certain personality-BMI associations were moderated by sample properties, such as proportions of women or participants with obesity; these moderation effects were replicated in the individual-level analysis. Finally, facet-based personality "risk" scores accounted for 2.3% of variance in BMI in a separate sample of individuals (N = 3569), 409% more than domain-based scores. Taken together, personality-BMI associations are facet specific, and delineating them may help to explain obesity-related behaviours and inform intervention designs. Preprint and data are available at https://psyarxiv.com/z35vn/.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,017
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,146 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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