The Incremental Validity of Average States: A Replication and Extension of Finnigan and Vazire (2018)
Notice bibliographique
Résumé
States refer to our momentary thoughts, feelings, and behaviors. Average states (aggregates across multiple time points) are discussed as a more accurate and objective measure of personality compared to global self-reports since they do not only rely on people’s general beliefs about themselves. Specifically, Finnigan and Vazire (2018) argued that, if average states better capture what a person is actually like, this should be reflected in their unique association with informant-reports of personality, and tested this idea based on two experience-sampling studies. Their results showed, however, that average self-reported states did not predict global informant-reported personality above and beyond global self-reports. In this research, we aimed at replicating and extending these results. We used data of five studies (total N = 806) that involved global self- and informant-reports and employed a variety of different experience-sampling methods (time-based with different sampling schedules, event-based). Across all studies, the original results (i.e., no incremental effects of average self-reported states) were replicated. Furthermore, as an extension to the original study, we found that average other-reported states (provided by peers, results based on one study) did indeed predict global informant-reports above and beyond global self-reports. These findings highlight the importance of differentiating between method effects (global reports vs. average states) from source of information effects (self vs. other). We discuss these results, focusing on the suitability of using informant-reports as a criterion variable and conceptual differences between assessment methods.
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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 | 0,040 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».