Neuroticism may not reflect emotional variability
Notice bibliographique
Résumé
Neuroticism is one of the major traits describing human personality, and a predictor of mental and physical disorders with profound public health significance. Individual differences in emotional variability are thought to reflect the core of neuroticism. However, the empirical relation between emotional variability and neuroticism may be partially the result of a measurement artifact reflecting neuroticism’s relation with higher mean levels—rather than greater variability—of negative emotion. When emotional intensity is measured using bounded scales, there is a dependency between variability and mean levels: at low (or high) intensity, it is impossible to demonstrate high variability. As neuroticism is positively associated with mean levels of negative emotion, this may account for the relation between neuroticism and emotional variability. In a metaanalysis of 11 studies ( N = 1,205 participants; 83,411 observations), we tested whether the association between neuroticism and negative emotional variability was clouded by a dependency between variability and the mean. We found a medium-sized positive association between neuroticism and negative emotional variability, but, when using a relative variability index to correct for mean negative emotion, this association disappeared. This indicated that neuroticism was associated with experiencing more intense, but not more variable, negative emotions. Our findings call into question theory, measurement scales, and data suggesting that emotional variability is central to neuroticism. In doing so, they provide a revisionary perspective for understanding how this individual difference may predispose to mental and physical disorders.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».