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Enregistrement W2977082306 · doi:10.3390/socsci8100271

Reciprocal Personality Assessment of Both Partners in a Romantic Relationship and Its Correlates to Dyadic Adjustment

2019· article· en· W2977082306 sur OpenAlexafffund
Evelyne Smith, Adèle Guérard, Hugues Leduc, Ghassan El‐Baalbaki

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyPersonalityPartner effectsBig Five personality traitsPersonality Assessment InventorySocial psychologyAgreeablenessDevelopmental psychologyPerceptionExtraversion and introversion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project examines the effects of self- and partner-rated personality and their reciprocal interaction between two partners. Personality in 113 young dating couples was measured with the Five-Factor Model and maladaptive personality trait model of the DSM-5. Partners completed self- and partner-reports of the NEO-FFI-3 and the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5) as well as the self-report Dyadic Adjustment Scale (DAS). Three sets of Actor-Partner Interdependence Models (APIMs) were run to estimate actor and partner effects of self-rated personality, partner-rated personality, and of both sets of effects simultaneously in an integrated model. When self- and partner-rating models were examined separately, several significant actor and partner effects were observed. However, the strongest effects were observed in the partner-rating models. When self- and partner-rated personality were examined at the same time, most effects from the self-rating models disappeared. Furthermore, most of the effects as well as the strongest one observed were associated with an individual’s perception of their partner’s personality, particularly men’s perception of women’s personality. This study demonstrates the incremental predictive utility of individuals’ perception of their partner’s personality for explaining their own dyadic adjustment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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