Does a Small Country Have Meaningful Regional Personality Differences? The Case of Estonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regional differences in the Big Five personality domains have been observed in several countries at different geographical granularities, often correlating with regional political, economic, social, and health (PESH) indicators. OBJECTIVE: We examined the extent of regional personality differences in Estonia and whether these differences were meaningfully correlated with PESH indicators. METHODS: Using data from the Estonian Biobank (N = 72,268; 7% of the adult population, providing unprecedented representativeness), we tested regional personality differences and their relations with PESH indicators with and without spatial smoothing. RESULTS: We found that regional Big Five scores varied by 1.19 (extraversion) to 2.78 (openness) T-score units across counties (N = 15) and by 2.80 (extraversion) to 4.74 (openness) units across municipalities (n = 74). Also, the correlations with the PESH indicators at the county and municipality levels persisted even after controlling for gender, age, and spatial dependency, and were moderately consistent with our predictions (r = 0.23 to 0.30) and between the county and municipality levels (r = 0.41). CONCLUSIONS: Estonian residents tended to be similar in personality traits regardless of their location, replicating results from other countries. Yet, small regional personality domain differences could represent valid and possibly consequential psychological variation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».