Cortical morphometry of the five-factor model of personality: Findings from the Human Connectome Project full sample
Notice bibliographique
Résumé
This study is a conceptual replication of an existing large study (N = 507) on the surface-based morphometric correlates of Five-Factor Model (FFM) personality traits. Using another large sample drawn from the same population (N = 597), results were aggregated from both samples (N = 1104), providing the largest investigation into the neuroanatomical correlates of FFM personality traits to date. Multiple clusters of significant brain by personality associations were found in the aggregate sample, including one for Openness with cortical thickness in the left and right dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), one for Agreeableness with thickness in the left DLPFC, and one for Agreeableness with area and volume in the right DLPFC. Clusters were also found for Neuroticism with cortical surface area in the right DLPFC, for Neuroticism with cortical thickness in the DLPFC and medial prefrontal cortex, and for Neuroticism with area and volume in the cuneus. While many regions found in the prior study were confirmed in the new and full samples, others were not, highlighting the challenges in replicating even high-quality, well-powered studies. As a whole, the current results provide the strongest evidence to date on the neuroanatomical correlates of personality.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».