Full throttle: Are motorcyclists as risk-taking as we think?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motorcycling, whether thought of as a leisure activity, hobby, or social activity, can add quality to one's life. Being a member of a motorcycle club may promote a sense of community, while motorcycling itself may increase feelings of awe and joy. When conceptualized as part of one's social identity, motorcycling tends to be associated with an unfavourable image or stereotype, wherein motorcyclists' personalities are characterized as rebellious, prone to risk-taking behaviour, and masculine (regardless of the motorcyclist's gender). The accuracy of this stereotype is unclear, particularly as perceived by non-motorcyclists, such as car drivers. Accordingly, the overall purpose of this exploratory study was to describe the personality profile of motorcyclists from a basic trait perspective (Big 5) and assess its congruence with non-motorcyclists' perceptions of the "typical" motorcyclist's personality. PARTICIPANTS AND PROCEDURE: = 182) collected information on personality traits (self-report or perceived), riding behaviour (motorcyclists only), and well-being. RESULTS: The results show that car drivers perceive motorcyclists to be more disinhibited, less open, more neurotic, less agreeable, and less conscientious than motorcyclists self-report. CONCLUSIONS: Car drivers' perceptions of motorcyclists seem to be more negative than their actual personalities, suggesting an unfavourable judgement of that community.
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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) | 0,017 | 0,003 |
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 ».