Beyond BMI: Personality traits’ associations with adiposity and metabolic rate
Notice bibliographique
Résumé
Various personality traits are known to correlate with body mass index (BMI). However, this index of adiposity conflates fat mass with lean body mass and may therefore lead to biased estimates of correlations. Yet, rarely have studies looked beyond BMI to understand how adiposity and other physiological characteristics relate to these psychological traits. Using previously validated formulas, we calculated an improved measure of adiposity (relative fat mass, RFM), as well as basal metabolic rate (BMR); explored their associations with various personality traits; and assessed how personality traits' associations with RFM differ from their associations with BMI. In a subsample of the Estonian Biobank (N = 3535), we compared how the five domains and 30 facets of NEO Personality Inventory-3 correlated with RFM, BMI, and BMR. Various traits, notably Openness to Experience and its facets, were associated with RFM above and beyond BMI; these traits may relate to lower adiposity through eating habits. Assertiveness, a facet of Extraversion, correlated more strongly with BMI than with RFM and also correlated with BMR. These correlations mirror associations of metabolic rate with conceptually similar traits in non-human animals and are consistent with Assertiveness being based on biological processes. Finally, BMI-personality trait correlations appeared to conflate personality traits' associations with fat mass and lean mass; the use of BMI as an indicator of adiposity can lead to both attenuated and inflated estimates of personality trait-adiposity associations.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».