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Enregistrement W4410176165 · doi:10.1080/10463283.2025.2500897

Wisdom in time: Advancing dynamic models of wisdom, intellectual humility, open-mindedness, and perspective-taking

2025· review· en· W4410176165 sur OpenAlexafffund
Igor Grossmann, Jackson A. Smith, Neil Wegenschimmel, Peter Diep, Anna Dorfman

Notice bibliographique

RevueEuropean Review of Social Psychology · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaTempleton World Charity FoundationCanadian Institutes of Health ResearchJohn Templeton Foundation
Mots-clésHumilityPerspective (graphical)PsychologySocial psychologyEpistemologyTime perspectivePhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic theories of wisdom emphasise that metacognitive attributes—intellectual humility, open-mindedness, and perspective-taking—evolve through life’s challenges and are crucial for individual and societal well-being. These attributes help mitigate issues like misinformation, polarization, and societal acrimony. Reviewing prominent wisdom models, we highlight context-dependent variations in these attributes, with implications for measurement practices. We posit that the temporal dimension—central to wisdom theories—is neglected or misinterpreted in empirical studies. A systematic literature review demonstrates many conclusions about developing wisdom or its downstream effects are based on cross-sectional, atemporal data. In response, we advocate for greater focus on the temporal bounds of empirical data in social psychology and offer tutorial-style recommendations for formalising narrative theories to explicitly specify one’s level of analysis. Beyond wisdom, we illustrate similar temporal oversights across clinical, social, and cultural domains. Our recommendations offer a generalizable framework to advance dynamic research practices critical for understanding psychological change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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