An examination of personality expression in everyday life in a Canadian sample of racialized undergraduate students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective There is a growing body of research regarding the situations that are linked to personality expression in daily life. We examined racialized young adults' experiences of racial and ethnic cues, and variables from prior personality expression research. Method We assessed Big Five personality states in racialized undergraduate students (N = 180) in the Greater Toronto Area, Canada using experience sampling methodology. Participants (Mage = 19.85‐years‐old; 51% South Asian, 17% East Asian, 11% African, 11% Middle Eastern, 9% Southeast Asian, 8% Black‐North American, 5% Caribbean, 3% Afro‐Caribbean, 2% Central American, 2% White/European, 1% South American, 1% North African, 1% South and Central American, 1% Afro‐European, 3% another) provided five assessments daily over 12 days (Nobservations = 6980). Results We observed within‐person associations from past personality expression research (e.g., participants exhibited greater conscientiousness when at school). Racial and ethnic cues from previous studies of racial and ethnic identity, stereotyping, discrimination, and prejudice were associated with situational characteristics (e.g., being in a majority White space was associated with being in public), and with Big Five personality states (e.g., racial identity salience was associated with extraversion). Conclusion Results suggest that assessing sociocultural variables beyond the individual provides an opportunity for better understanding personality expression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».