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Enregistrement W4306250286 · doi:10.1002/pra2.683

Applying Positive Psychology’s Subjective <scp>Well‐Being</scp> to Online Interactions

2022· article· en· W4306250286 sur OpenAlexafffund
S. Delellis Nicole, Dominique Kelly, Yifan Liu, Alex Mayhew, Yimin Chen, E. Cornwell Sarah, L. Rubin Victoria

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWestern University
Mots-clésPsychologyBig Five personality traitsPersonalityConstruct (python library)Social psychologyAssociation (psychology)Subjective well-beingCharacter (mathematics)Relation (database)Big Five personality traits and cultureExpression (computer science)Cognitive psychologyHappinessPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper outlines the complexity of the psychological construct of individuals' subjective well‐being (SWB) and argues for the importance of examining behaviours and linguistic expression of individuals online social interactions in relation to self‐reported SWB. This paper calls for a systematic review of the psychology research which examines SWB and its association with various character strengths, personality traits, and behaviours. While the Big Five personality traits (OCEAN) have an underlying neuropsychological basis and are considered as universal dimensions of personality along which humans differ one from another, minimal research has attempted to evaluate the relationship between personality traits, SWB, and online interactions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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