Personality characteristics below facets (meta-analysis)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mõttus and colleagues (2017) reported evidence that the unique variance in specific personality characteristics captured by single descriptive items often displayed trait-like properties of cross-rater agreement, rank-order stability and heritability. They suggested that the personality hierarchy should be extended below facets to incorporate these specific characteristics, called personality nuances. The present study attempted to replicate these findings, employing data from 6,287 individuals from six countries (Australia, Canada, Czech Republic, Denmark, Japan, and United States). The same personality measureâ240-item Revised NEO Personality Inventoryâand statistical procedures were used. The present findings closely replicated the original results. When the original and current results were meta-analyzed, the unique variance of nearly all items (i.e., itemsâ scores residualized for all broader personality traits) showed statistically significant cross-rater agreement (median = .12) and rank-order stability over an average of 12 years (median = .24), and the unique variance of the majority of items had a significant heritable component (median = .14). These three item properties were inter-correlated, suggesting that items systematically differed in the degree of reflecting valid unique variance. Also, associations of itemsâ unique variance with age, gender, and Body Mass Index (BMI) replicated across samples and tracked with the original findings. Moreover, associations between item residuals and BMI obtained from one group of people allowed for a significant incremental prediction of BMI in an independent sample. Overall, these findings reinforce the hypotheses that nuances constitute the building blocks of the personality trait hierarchy, their properties are robust and they can be useful.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,908 | 0,745 |
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 découle