Is Healthy Neuroticism Associated with Health Behaviors? A Coordinated Integrative Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Current literature suggests that neuroticism is positively associated with maladaptive life choices, likelihood of disease, and mortality. However, recent research has identified circumstances under which neuroticism is associated with positive outcomes. The current project examined whether "healthy neuroticism", defined as the interaction of neuroticism and conscientiousness, was associated with the following health behaviors: smoking, alcohol consumption, and physical activity. Using a pre-registered multi-study coordinated integrative data analysis (IDA) approach, we investigated whether "healthy neuroticism" predicted the odds of engaging in each of the aforementioned activities. Each study estimated identical models, using the same covariates and data transformations, enabling optimal comparability of results. These results were then meta-analyzed in order to estimate an average (N-weighted) effect and to ascertain the extent of heterogeneity in the effects. Overall, these results suggest that neuroticism alone was not related to health behaviors, while individuals higher in conscientiousness were less likely to be smokers or drinkers, and more likely to engage in physical activity. In terms of the healthy neuroticism interaction of neuroticism and conscientiousness, significant interactions for smoking and physical activity suggest that the association between neuroticism and health behaviors was smaller among those high in conscientiousness. These findings lend credence to the idea that healthy neuroticism may be linked to certain health behaviors and that these effects are generalizable across several heterogeneous samples.
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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 | 0,081 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».