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Enregistrement W2980967079

Investigating If... Then... Personality Signatures Among Narcissists

2019· article· en· W2980967079 sur OpenAlexaff
Jordan T. Bateman

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNarcissismPersonalitySocial psychologyDominance (genetics)Cognitive psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, personality research has separated a person’s disposition from the situation they are in. However, complex schemas, such as if… then… personality signatures, conceptualize people and their situation as interactive and mutually dependent (e.g. if situation A, then the person does X, but if situation B, then the person does Y). The present research seeks to investigate if… then… personality signatures among narcissists (those who are egotistical, self-focused, and vain). After reading about a narcissistic and a non-narcissistic target, participants will rate how warm and dominant they perceive each target will behave across a series of scenarios (e.g., in competitive settings, with friends, as a leader). We found that perceivers rated the narcissistic target as less warm and more dominant, on average, than the non-narcissistic target. There was also a significant amount of variability in participants’ ratings of target’s warmth and dominance across contexts, suggesting that people use if… then… personality signatures. Notably, these signatures differed across target type: narcissistic targets were perceived as more variable than non-narcissistic targets. In summary, people perceive narcissists as using if… then… personality signatures. That is, perceivers think of narcissists as displaying significant variability in their behaviour across contexts.   Faculty Mentor: Miranda Giacomin Department: Psychology

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations0
Publié2019
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