Capturing the temporal dynamics of personality in daily life: The Personality and Contextualized Experiences (PACE) Study
Notice bibliographique
Résumé
Thoughts, feelings, and behaviors constantly change in everyday life. Dynamic personality approaches emphasize that these short-term changes are not only relevant for understanding how enduring personality patterns arise but are themselves central to what personality is. Although the growing use of the experience sampling method (ESM) has made it more feasible to apply such approaches, methodological challenges limit the inferences that can be drawn about temporal personality dynamics. This paper describes the rationale, procedure, and dataset of the Personality and Contextualized Experiences (PACE) Study, a large, multi- site ESM study that comprises 1,908 undergraduates (130,402 observations) across Canada, Germany, and the United States. Of these, 714 participants completed the entire study (baseline survey, ≥ 100 ESM surveys, and follow-up survey). The PACE Study aims to advance the study of personality dynamics by combining a large sample with several methodological features targeting key design and measurement aspects for accurately capturing and interpreting these dynamics. The features encompass an experimental comparison of two sampling designs, retrospective assessments of missed states, and a personalized assessment of situational information. The study further includes a newly developed global self-report questionnaire intended to capture aspects of people’s dynamic patterns of states without requiring ESM data.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».