Extraversion in COVID-19 Coping and Actionable Insights from Considering Self-Directed Learning
Notice bibliographique
Résumé
Extraversion, of the Big Five personality traits, has been identified as the most socially relevant of the traits with respect to positive COVID-19 coping—yet relevant research is found conflicting. Studies assessing this discrepancy have not situated the influence of extraversion within a geographical and historical context. Thus, a likely contributor has been missed. Furthermore, extraversion is based on other-directed learning with respect to COVID-19 coping, and this has not been considered regarding its contrast to self-directed learning. To provide context, an examination of high-ranking Google Scholar results on extraversion and COVID-19 coping from different countries during the pandemic’s various waves is undertaken, including the introduction of vaccines as a factor in decreasing COVID-19’s perceived threat. These are then examined for relationships regarding public opinion. Following, extraversion is compared with other-directed learning and differentiated from self-directed learning. An understanding is thus presented for assessing when extraversion will be an effective personality trait for positive COVID-19 coping and when it will not. Extraversion’s effect is found inherently inconsistent for identifying positive COVID-19 coping because of its dependence on other-directed learning. The conclusion: stability in positive COVID-19 coping is contingent on personal values that guide self-directed learning rather than extraversion’s other-directed learning.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».