Est-ce que lâintelligence générale et les traits de personnalité des adolescents sont reliés? : relations concurrentes et prospectives dans une étude longitudinale de cinq ans
Bibliographic record
Abstract
Selon plusieurs auteurs, l’intelligence générale et les traits de personnalité sont des construits fondamentaux nécessaires à l’adaptation psychosociale des individus. Bien que plusieurs études menées à partir d’échantillons d’adultes aient démontré des liens significatifs entre ces deux construits, peu d’entre elles ont tenté de vérifier si ces relations pouvaient être observées aussi chez les adolescents. De plus, un nombre très restreint d’études ont étudié la question de savoir si les relations entre l’intelligence générale et les traits de personnalité étaient significatives de façon prospective avec un intervalle de temps entre les évaluations. Enfin, les études disponibles ne permettent pas de déterminer si les relations entre l’intelligence générale et les traits de personnalité sont différentes selon le sexe. La présente étude visait à combler ces vides. Les objectifs étaient, d’une part, de déterminer s’il existe des relations prédictives concurrentes et prospectives entre l’intelligence générale et les traits de personnalité chez les adolescents et, d’autre part, de vérifier si ces relations sont différentes entre les garçons et les filles. Les données utilisées proviennent de l’étude longitudinale de la Stratégie d’intervention agir autrement (SIAA). Un large échantillon d’adolescents évalués une première fois en secondaire un et réévalués à nouveau quatre ans plus tard en secondaire cinq a été employé. À la première vague de collecte de données, seule l’intelligence générale a été évaluée, tandis qu’à la deuxième vague, autant l’intelligence générale que les traits de personnalité l’ont été. La modélisation par équations structurales sur des variables latentes a été utilisée pour tester les différentes hypothèses de recherche. Les résultats ont démontré que, sur le plan concurrent, l’intelligence générale et tous les traits de personnalité considérés sont reliés significativement de façon positive, ce qui va partiellement à l’encontre des données obtenues à partir des échantillons d’adultes. Sur le plan prospectif, les résultats ont confirmé que les corrélations diminuent avec le temps, et ce, pour presque tous les traits étudiés. Finalement, les modèles d’équations structurales multi-groupes ont confirmé la présence de différences significatives entre les garçons et les filles pour certains traits de personnalité. Dans l’ensemble, bien que plusieurs résultats de la présente étude obtenus à partir d’un échantillon d’adolescents soient conformes à ceux observés auprès d’échantillons d’adultes, certaines différences intéressantes sont observées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".