Thirty Years of Psychological Wisdom Research: What We Know About the Correlates of an Ancient Concept
Notice bibliographique
Résumé
Psychologists have studied the ancient concept of wisdom for 3 decades. Nevertheless, apparent discrepancies in theories and empirical findings have left the nomological network of the construct unclear. Using multilevel meta-analyses, we summarized wisdom's correlations with age, intelligence, the Big Five personality traits, narcissism, self-esteem, social desirability, and well-being. We furthermore examined whether these correlations were moderated by the general approach to conceptualizing and measuring wisdom (i.e., phenomenological wisdom as indexed by self-report vs. performative wisdom as indexed by performance ratings), by specific wisdom measures, and by variable-specific factors (e.g., age range, type of intelligence measures, and well-being type). Although phenomenological and performative approaches to conceptualizing and measuring wisdom had some unique correlates, both were correlated with openness, hedonic well-being, and eudaimonic well-being, especially the growth aspect of eudaimonic well-being. Differences between phenomenological and performative wisdom are discussed in terms of the differences between typical and maximal performance, self-ratings and observer ratings, and global and state wisdom. This article will help move the scientific study of wisdom forward by elucidating reliable wisdom correlates and by offering concrete suggestions for future empirical research based on the meta-analytic findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».