Individual differences in dissimilation: Do some people make more distinctions among targets' personalities than others?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People differ in how positively they tend to see others' traits, but people might also differ in how strongly they apply their perceptual styles. In two studies (Ns = 355, 303), the current research explores individual differences in how variable people's first impressions are across targets (i.e., within-person variability), how and why these differences emerge, and who varies more in their judgments of others. METHOD: Participants described themselves on personality measures and rated 30 (Study 1) or 90 (Study 2) targets on Big Five traits. RESULTS: Using the extended Social Relations Model (eSRM), results suggest that within-person variability in impressions is consistent across trait ratings. People lower in extraversion, narcissism and self-esteem tended to make distinctions across targets' Big Five traits that were more consistent with other perceivers (sensitivity). Furthermore, some people more than others tended to consistently make unique distinctions among targets (differentiation), and preliminary evidence suggests these people might be higher in social anxiety and lower in self-esteem and emotional stability. CONCLUSION: Overall then, a more complete account of person perception should consider individual differences in how variable people's impressions are of others.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».