Notice bibliographique
Résumé
While personality trait assessments are widely used in candidate selection, coaching and occupational counseling, little published research has systematically compared occupations in personality traits. Using a comprehensive personality assessment, we mapped 263 occupations in the self-reported Big Five domains and various personality nuances in a sample of 68,540 individuals, cross-validating the findings in informant-ratings of 19,989 individuals. Controlling for age and gender, occupations accounted for 2% to 7% of the variance in Big Five domains and up to 12% in nuances. Most occupations’ average trait levels were intuitive, replicated in informant ratings, and were consistent with those previously obtained with a brief personality assessment in a different sociocultural context. They also meaningfully tracked O*NET’s work style ratings, and tended to cluster along the ISCO’s hierarchical framework, albeit with several (meaningful) exceptions. Finally, occupations with higher average levels of traits typically linked to better job performance tended to be more homogeneous in these traits, suggesting that jobs with higher-performing incumbents are often more selective for the traits. We provide an interactive application for exploring the results (https://apps.psych.ut.ee/JobProfiles/) and discuss the findings’ theoretical and practical implications. Test your personality traits in relation to these jobs: https://whichjob.me
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».