The state-trait model of cheerfulness and social desirability: an investigation on psychometric properties and links with well-being
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ruch and colleagues (Ruch, Willibald, Gabriele Köhler & Christoph Van Thriel. 1996. Assessing the “humorous temperament”: Construction of the facet and standard trait forms of the state-trait-cheerfulness-inventory — STCI. Humor 9(3–4). 303–340) postulated high cheerfulness, low seriousness, and low bad mood contribute to exhilaration and enjoyment of humor. Although robust findings have corroborated that cheerfulness is associated with well-being and greatly enhances one’s social desirability, no studies have investigated the effects of social desirability on the assessment of cheerfulness. For this study, 997 undergraduate students completed the State-Trait Cheerfulness Inventory (STCI) and validity measures. Exploratory factor analyses that controlled for social desirability suggest several items on the STCI cheerfulness subscale loaded on social desirability, whereas seriousness subscale items showed few positive loadings on social desirability and bad mood subscale items loaded negatively on social desirability. Despite associations with social desirability, items overall showed strong loadings onto their respective factors. Factor loadings free of social desirability ranged from 0.39 to 0.84 in cheerfulness, 0.49 to 0.76 in seriousness, and 0.50 to 0.81 in bad mood. Cheerfulness, seriousness, and bad mood subscale scores demonstrated partial correlations in the expected directions with well-being when controlling for social desirability, albeit smaller in size but not significantly different. The STCI scores demonstrated strong psychometric properties with good reliability, structural validity, and criterion validity when controlling for social desirability.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».