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Enregistrement W4411403850 · doi:10.1016/j.paid.2025.113339

Intelligence and variability in personality

2025· article· en· W4411403850 sur OpenAlexaff
Ananya Balike, Adrian Furnham, Julie Aitken Schermer

Notice bibliographique

RevuePersonality and Individual Differences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPersonalitySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using archival data, this study tests the Differentiation of Personality by Intelligence (DPI) Hypothesis based on responses from 794 mature students with an average age of 29.74 years ( SD = 2.67). Individuals completed three intelligence measures and an omnibus personality scale measuring 16 personality traits. For each intelligence measure, the sample was split into tertiles and the variability of each of the personality trait scales were compared between the higher versus lower intelligence scoring thirds. Based on variance ratio tests, 29 of the 48 comparisons (60 %) suggested some support for the DPI Hypothesis, although most of the comparison tests (79 %) were statistically non-significant. The results were compared to a previous study examining the DPI Hypothesis with the same personality scale, and in general, the results failed to replicate, with only seven of the 16 findings replicating. As the DPI Hypothesis is typically supported with other personality measures, and not supported across all measures, we suggest that there may be an influence from the personality scale item content and provide a suggestion of how to test this possible influence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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