| Autor: |
Alejandro Castro Solano, María Laura Lupano Perugini, Micaela Ailén Caporiccio Trillo, Alejandro César Cosentino |
| Jazyk: |
English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese |
| Rok vydání: |
2024 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Ciencias Psicológicas, Vol 18, Iss 1 (2024) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
1688-4221 |
| DOI: |
10.22235/cp.v18i1.3286 |
| Popis: |
El objetivo de este estudio fue verificar un modelo predictivo de rasgos de personalidad positivos y negativos tomando como criterio el bienestar psicológico mediante la implementación de algoritmos de machine learning. Participaron 2038 sujetos adultos (51.9 % mujeres). Para la recolección de datos se utilizó: Big Five Inventory y Mental Health Continuum-Short Form. Además, para evaluar los rasgos positivos y negativos de personalidad se utilizaron los ítems ya validados de los modelos de rasgos positivos (HFM) y negativos (BAM) de forma conjunta. A partir de los hallazgos encontrados se pudo verificar que la eficacia predictiva del modelo testeado de rasgos positivos y negativos derivados de un enfoque léxico resultó superior a la capacidad predictiva de los rasgos normales de personalidad para la predicción del bienestar. |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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