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Enregistrement W4284670035 · doi:10.31234/osf.io/4asw5

Overconfidently Underthinking: Narcissism negatively predicts cognitive reflection

2022· preprint· en· W4284670035 sur OpenAlexaff
Shane Littrell, Jonathan A. Fugelsang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNarcissismMetacognitionCognitionTraitPersonalityNeed for cognitionCognitive psychologySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There exists a large body of work examining individual differences in the propensity to engage in reflective thinking processes. However, there is a distinct lack of empirical research examining the role of dispositional factors in these differences and understanding these associations could provide valuable insight into decision-making. Here we examine whether individual differences in cognitive reflection are related to narcissism (excessive self-focused attention) and impulsiveness (trait-based lack of inhibitory control). Participants across three studies completed measures of narcissism, impulsiveness and cognitive reflection. Results indicate that grandiose and vulnerable narcissists differ in their performance on problem-solving tasks (i.e., CRT) and preferences for intuitive thinking, as well as the degree to which they reflect on and understand their own thoughts and enjoy cognitively effortful activities. Additionally, though impulsiveness was significantly related to self-report measures of cognitive reflection (i.e., metacognitive reflection, metacognitive insight, and Need for Cognition), it showed no association with a behavioural measure of cognitive reflection (i.e., CRT scores). Our results suggest that certain individual differences in dispositional and personality characteristics may play important roles in the extent to which individuals engage in certain forms of reflective thinking.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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