Towards understanding the low correlation between subjective and performance-based measures of emotion perception: Is one measure better than the other?
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the construct validity of performance-based emotion recognition tests. We recruited 227 adults (30-60 years old) through Prolific to complete four emotion recognition tasks in addition to measures of self-reported emotion recognition, crystallized intelligence, social confidence, loneliness/well-being, interest in people versus things, and reading enjoyment (all measured with at least two indicators). Consistent with previous research, objective emotion recognition tasks were positively correlated and formed a separate cluster. This cluster correlated with crystallized intelligence but not with self-reported emotion recognition, loneliness/well-being, interest in people vs. things, or reading pleasure. Interestingly, there appeared to be a negative correlation with social self-confidence, suggesting that people who performed well on emotion recognition tasks had less social self-confidence. This is consistent with the possibility that hypersensitivity to social cues may have disadvantages. Conversely, self-reported skill in recognizing emotions correlated highly with social self-confidence and loneliness/well-being, at least in a context where no clear advantage existed for specific response patterns. Overall, our findings suggest that the objective tests primarily assessed intelligence rather than broader social-emotional functioning. In brief, this study highlights the importance of selecting appropriate measures when evaluating individuals’ emotional intelligence.
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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 | 0,024 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».