The lay of the land: Associations between environmental features and personality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Personality traits cluster across countries, regions, cities, and neighborhoods. What drives the formation of these clusters? Ecological theory suggests that physical locations shape humans' patterns of behaviors and psychological characteristics. Based on this theory, we examined whether and how differential land-cover relates to individual personality. METHOD: We followed a preregistered three-pronged analysis approach to investigate the associations between personality (N = 2,690,878) and land-cover across the United States. We used eleven land-cover categories to classify landscapes and tested their association with personality against broad physical and socioeconomic factors. RESULTS: Urban areas were positively associated with openness to experience and negatively associated with conscientiousness. Coastal areas were positively associated with openness to experience and neuroticism but negatively associated with agreeableness and conscientiousness. Cultivated areas were negatively associated with openness. Landscapes at the periphery of human activity, such as shrubs, bare lands, or permanent snows, were not reliably associated with personality traits. CONCLUSIONS: Bivariate correlations, multilevel, and random forest models uncovered robust associations between landscapes and personality traits. These findings align with ecological theory suggesting that an individual's environment contributes to their behaviors, thoughts, and feelings.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».