A Coordinated Analysis Examining the Association Between Personality Traits and Cognitive Dispersion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cognitive dispersion is the degree of within-person variation in performance across cognitive tasks at the same testing occasion. Existing literature indicates that cognitive dispersion may be an early marker of poor brain health, dementia and mortality. Limited research, however, has examined individual differences in cognitive dispersion. Although personality traits are associated with individual differences in cognitive functioning, no research has examined personality and cognitive dispersion. In this project, we execute a pre-registered, coordinated analysis of seven diverse, international longitudinal studies of aging (Ntotal=33,581; mean age range=56.4-71.2) to investigate the extent to which the Big Five personality traits are associated with cognitive dispersion. For methodological approach, see /osf.io/wrnjq/. Cognitive dispersion scores were derived from cognitive test results, and independent linear regression models were fit independently in each study to examine personality traits as predictors of dispersion scores, adjusting for mean cognitive performance and socio-demographics (age, sex, education). Results from individual studies were synthesized using random-effects meta-analyses. Results revealed minimal evidence for associations between cognitive dispersion and personality traits in independent analyses or in meta-analyses. Based on the meta-analytic estimates, only higher levels of openness were associated with greater cognitive dispersion. Mean cognitive scores were negatively associated with cognitive dispersion across the majority of studies, indicating that individuals with higher mean performance had less dispersed cognitive scores. Our study contributes to the replicability and transparency efforts characteristic of open science by pre-registering our study and drawing on the collaborative network of the Integrative Analysis of Longitudinal Studies of Aging and Dementia (IALSA).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».