The Association Between Personality Traits and Friendship Satisfaction among Undergraduates of Universities in Colombo District, Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Background: Humans aspire to establish fulfilling friendships because the overall quality of friendship predicts psychological well-being. The quality of friendships can predict happiness, yet it can also be linked to unpleasant situations like conflict and betrayal. Many people, however, find it difficult to establish lasting and fulfilling connections. Objective: The main objective of the present study is to determine the relationship between personality traits and friendship satisfaction among undergraduates in the Colombo area. Methodology: A descriptive cross-sectional study was conducted among undergraduates in the Colombo area. A sample of 144 undergraduates completed an online questionnaire comprising the Big Five Personality Inventory (BFI) and McGill Friendship Satisfaction Questionnaire. The linear regression analysis was carried out using SPSS version 26. Results: The sample included 93 females (64.6%), and 50 males (34.7%) aged between 20 to 40 years (Mean age - 24±2.7). The results revealed a significant correlation between extraversion (r = +0.336, p<0.001), agreeableness (r = +0.226, p=0.006), openness (r = +0.268, p=0.001), and friendship satisfaction. Out of the Big Five traits, neuroticism (r = +0.070, p = 0.404) and conscientiousness (r = +0.114, p =0.175) were not significantly correlated with friendship satisfaction. Conclusion: Findings conclude that some personality traits (extraversion, agreeableness, and openness) were correlated with friendship satisfaction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».