Self-satisfaction described by Zuckerman’s alternative five factors of personality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigates the relationships between an individual's self-satisfaction within different life areas, which correspond to Bracken's self-concept primary domains (competence, family, social, physical, emotional, and academic domains), and Zuckerman's Alternative Five-Factor Model of Personality (AFFM). It is supposed that the AFFM, as a psychobiological personality model which allows causal explanations, could provide a comprehensive insight into the nature of satisfaction with self. PARTICIPANTS AND PROCEDURE: The study included 489 adults (64% women), between 18 and 60 years old, who completed the short Self-Satisfaction Scale (SC-6) and the Zuckerman-Kuhlman-Aluja Personality Questionnaire (ZKA-PQ). Relations between personality factors and facets from the ZKA-PQ and self-satisfaction measures were analyzed using correlational and multiple regression analysis. The relationship of self-satisfaction with gender and age was also analyzed. RESULTS: Based on responses to scales, 11% to 43% of the variance in self-satisfaction responses was predicted by personality, age, and sex. Extraversion had positive predictive weights for each self-satisfaction dimension. Neuroticism had negative predictive weights which were significant except for satisfaction with family. Sensation seeking negatively predicted satisfaction with competencies, family, academic aspects, emotions, and overall satisfaction. Aggression had small negative predictor weights for satisfaction with social and academic aspects. Activity had significant positive predictor weights for competencies, academic aspects, emotions, and overall satisfaction. CONCLUSIONS: The findings suggest that personality predicts satisfaction with aspects of the self, and that the AFFM provides an adequate theoretical framework, which includes a lower level of personality traits in the explanation of the nature of a person's satisfaction, in general or related to specific life contexts.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».