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Record W7052456104

Reciprocal Personality Assessment of Both Partners in a Romantic Relationship, their Personality Similarity, and Correlates to Dyadic Adjustment

2019· other· fr· W7052456104 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
KeywordsPersonalityBig Five personality traitsPersonality Assessment InventoryTraitRomance
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Les écrits scientifiques portant sur les relations conjugales, montrent l'existence d'un intérêt à élucider les qualités personnelles que les conjoints désirent percevoir chez leurs partenaires. Certains chercheurs étudient la personnalité et son rôle dans les relations interpersonnelles. Ce projet examine la personnalité auto-rapportée et hétéro-rapportée (telle que perçue par le partenaire), la similarité entre \nces deux modes d'évaluation et leurs effets interactionnels réciproques chez les partenaires. La personnalité d'un individu a un effet sur son ajustement dyadique, nommé effet acteur, et aussi sur celui du partenaire, nommé effet partenaire (modèle d'interdépendance acteur-partenaire, APIM). Le modèle des cinq traits centraux de la personnalité (Five Factor Model, FFM) est celui le plus utilisé dans l'évaluation de la personnalité. Le modèle de la personnalité pathologique (Maladaptive Personality Trait Mode!)du DSM-5 le permet et est démontré comme étant un complément au \nFFM. Il permet aux chercheurs et aux cliniciens d'évaluer l'expression \ndysfonctionnelle des traits de personnalité. \n \nMéthodes : 113 jeunes couples ont été recrutés. Les deux partenaires devaient être âgés de 21 à 30 ans, en couple et en cohabitation depuis au moins six mois, et à l'aise en anglais pour pouvoir compléter les questionnaires. Chaque partenaire a complété sur SurveyMonkey deux versions du NEO Five-Factor Inventory-3 (NEO-FFI-3) et du Personality Inventory for DSM-5 (PlD-5; une version auto-rapportée et une hétéro-rapportée), ainsi que le Dyadic Adjustment Scale(DAS)auto-rapporté. \n \n \nAnalyses : Des analyses APIM ont été effectuées pour vérifier si les traits de personnalité positifs avaient des effets positifs sur l'ajustement dyadique, si les traits négatifs avaient des effets négatifs sur cet ajustement, si l'évaluation du partenaire avait un effet plus important sur l'ajustement dyadique que ne l'avait la personnalité auto-rapportée, si la similarité véritable (différence entre la personnalité auto-rapportée des deux partenaires) de la personnalité des deux partenaires était associée à l'ajustement dyadique, et si la similarité perçue de la personnalité des deux partenaires était associée à l'ajustement dyadique. \n \n \nRésultats : Dans le premier article, un modèle APIM intégré a été utilisé. Plus spécifiquement, trois ensembles d'APIM ont été effectués pour évaluer les effets acteurs et partenaires de la personnalité auto-rapportée, hétéro-rapportée, et celle des deux ensembles d'effets simultanément dans un modèle APIM intégré. L'analyse séparée de la personnalité auto-rapportée et telle que perçue par le partenaire a révélé plusieurs effets acteurs et partenaires. Cependant, la majorité des effets des modèles de personnalité auto-évaluée n'étaient plus significatifs lors de l'intégration des deux perspectives dans un seul modèle APIM intégré. De plus, la plupart des effets significatifs et les tailles d'effets les plus fortes étaient associés à l'évaluation qu'un \nindividu faisait de l'autre, notamment l'évaluation que l'homme faisait de la femme. La taille d'effet la plus forte était celle associée au lien entre l'évaluation que l'homme faisait de l'esprit consciencieux de la femme et l'ajustement dyadique de celui-ci. Dans le deuxième article, deux ensembles d'APIM ont été effectués pour évaluer les effets de la similarité véritable et perçue de la personnalité sur l'ajustement dyadique des deux partenaires. Les similarités véritables et perçues ont \nété opérationnalisées en utilisant la méthode de la différence absolue entre les valeurs standardisées pour chaque trait de personnalité auto-rapporté et hétéro-rapporté pour chaque individu. Comme prévu, peu d'effets de similarité significatifs sur l'ajustement dyadique ont été observés au-delà des effets de la personnalité auto-rapportée et telle que perçue par le partenaire sur l'ajustement dyadique. Les similarités véritables en extraversion et en agréabilité étaient importantes pour les \nfemmes. La similarité véritable au névrosisme était importante pour les hommes. Les similarités perçues par les femmes en extraversion, détachement, et à la dimension psychotique étaient importantes pour elles. La similarité perçue par les hommes à la dimension psychotique était importante pour les femmes. Toutes les tailles d'effets étaient faibles. Par conséquent, la perception qu'un partenaire a de l'autre sur l'ajustement dyadique des deux partenaires demeure le plus constant et le plus fort facteur prédicteur. \n \nConclusion : Ces résultats démontrent la valeur prédictive de l'évaluation du partenaire sur l'ajustement dyadique des deux partenaires. En d'autres termes, l'évaluation de la personnalité que les conjoints font de leurs partenaires semble avoir un impact déterminant sur leur ajustement dyadique. \n \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : \n Five-Factor Madel, Maladaptive Personality Trait Madel, dyadic \nadjustment, personality similarity, Actor Partner Interdependence Model (APIM)

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2019
Admission routes1
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