Subjectifying the Personality State: Theoretical Underpinnings and an Empirical Example
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in personality research highlight the value of modelling dynamic state–like manifestations of personality. The present work integrates these developments with prominent clinical models addressing within–person multiplicity and promotes the exploration of models centred on state–like manifestations of personality that function as cohesive organizational units. Such units possess distinct subjective qualities and are characterized by specific affects, behaviours, cognitions, and desires that tend to be co–activated. As background, we review both theory and research from the fields of social cognition, psychotherapy, and psychopathology that serve as the foundation for such models. We then illustrate our ideas in greater detail with one well–supported clinical model—the schema therapy mode model, chosen because it provides a finite and definite set of modes (i.e. cohesive personality states). We assessed these modes using a newly developed experience–sampling measure administered to 52 individuals (four times daily for 15 days). We estimated intraindividual and group–level temporal and contemporaneous networks based on the within–person variance as well as between–person network. We discuss findings from exemplar participants and from group–level networks and address cross–model particularities and consistencies. In conclusion, we consider potential idiographic and nomothetic applications of subjective states dynamic personality research based on intensive longitudinal methods. © 2020 European Association of Personality Psychology
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».