Integrating humans into pace-of-life studies: The Big Five personality traits and metabolic rate in young adults
Notice bibliographique
Résumé
The pace-of-life syndrome (POLS) predicts that personality and metabolism should be correlated if they function as an integrated unit along a slow-fast continuum. Over the last decade, this conceptual framework has been tested in several empirical studies over a wide array of non-human animal taxa, across multiple personality traits and using standardized measures of metabolism. However, studies associating metabolic rate and personality in humans have been surprisingly scarce. Here, we tested whether there was covariation among personality scores, measured using the Big Five Inventory test, resting metabolic rate (RMR) and preferred walking speed (PWS) in a cohort of young human adults aged between 18 and 27 years old. We found a significant, negative relationship between RMR and Extraversion; less extraverted individuals had a 30% higher RMR than the most extraverted ones. No other personality traits correlated with RMR and none correlated with PWS. The negative correlation between Extraversion and RMR may suggest an allocation energy trade-off between personality and basal metabolism. Our results yielded equivocal support for the POLS and emphasized the need for more research on human to test the generality of this conceptual framework and further assess its validity.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».