Testing bipolarity.
Notice bibliographique
Résumé
Many psychological dimensions seem bipolar (e.g., happy-sad, optimism-pessimism, and introversion-extraversion). However, seeming opposites frequently do not act the way researchers predict real opposites would: having correlations near -1, loading on the same factor, and having relations with external variables that are equal in magnitude and opposite in sign. We argue these predictions are often incorrect because the bipolar model has been misspecified or specified too narrowly. We therefore explicitly define a general bipolar model for ideal error-free data and then extend this model to empirical data influenced by random and systematic measurement error. Our model shows the predictions above are correct only under restrictive circumstances that are unlikely to apply in practice. Moreover, if a bipolar dimension is divided into two so that researchers can test bipolarity, our model shows that the correlation between the two can be far from -1; thus, strategies based upon Pearson product-moment correlations and their factor analyses do not test if variables are opposites. Moreover, the two parts need not be mutually exclusive; thus, measures of co-occurrence do not test if variables are opposites. We offer alternative strategies for testing if variables are opposites, strategies based upon censored data analysis. Our model and findings have implications not just for testing bipolarity, but also for associated theory and measurement, and they expose potential artifacts in correlational and dimensional analyses involving any type of negative relations. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,021 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».