Personality and sex differences in mattering and purpose-in-life
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mattering and purpose-in-life are key aspects of individuals’ perception of who they are and their relationships with others. However, their associations with personality, as well as sex differences within these associations, remain relatively unexplored. Three studies investigated, respectively, the correlation between mattering and purpose-in-life across sexes ( N 1 = 906), their measurement invariance by sex and associations with the Big-Five ( N 2 = 400), and with antagonistic traits ( N 3 = 178), including potential sex differences in these associations. Study 1 found lower purpose-in-life in women compared to men, but no difference in mattering. Additionally, a positive and moderate correlation between mattering and purpose-in-life was observed, but no sex differences. Study 2 found higher factor covariance in men than women. Moreover, it showed that conscientiousness positively predicts mattering and purpose-in-life, neuroticism negatively predicts both, and agreeableness positively predicts purpose-in-life. Study 3 showed that primary and secondary psychopathy negatively predict mattering, grandiose narcissism positively predicts mattering and purpose-in-life, and secondary psychopathy negatively predicts purpose-in-life, in all cases showing no sex differences. These results highlight the importance of mattering and purpose-in-life in personality research and intervention, offering insights for personality development by addressing dysfunctional perceptions and fostering personal and professional growth across various applied settings. For instance, in counseling, leveraging mattering and purpose-in-life could help clients strengthen their resilience and coping skills. In educational settings, mattering and purpose-in-life could support learners’ self-efficacy and improve educational outcomes. In organizational settings, they could drive change by enhancing individuals’ confidence, productivity, and leadership.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».