Sex differences in HEXACO personality characteristics across countries and ethnicities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined sex differences in the HEXACO Personality Inventory-Revised (HEXACO-PI-R) factor- and facet-level scales and the associations of national sex differences in those scales with national characteristics such as wealth and gender equality. METHOD: HEXACO-PI-R self-reports were collected online from persons in 48 countries (N = 347,192). RESULTS: (1) Women averaged substantially higher than men in Emotionality and in Honesty-Humility, with (sample-unweighted) mean differences across countries of d = 0.84 and d = 0.37, respectively; (2) the HEXACO-PI-R factor scales showed a rather large multivariate sex difference (D > 1 in most countries), about 19% larger than found in similar samples with the Big Five personality factors, (3) some facet scales belonging to the same factor showed widely varying sex differences, (4) national-level sex differences in Emotionality were larger in wealthy and gender-egalitarian countries, replicating previous counterintuitive findings, but such a tendency was not clearly observed for Honesty-Humility, and (5) within several English-speaking countries, sex differences in Emotionality showed comparatively little ethnic variation, suggesting that societal characteristics may influence the size of sex differences in Emotionality. CONCLUSION: The HEXACO model of personality structure provides some new insights in understanding sex differences in personality at the individual and national levels.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle