A Meta‐Analytic Multitrait Multirater Separation of Substance and Style in Social Desirability Scales
Notice bibliographique
Résumé
Though unlikely virtues scales have a long history in personality, clinical, and applied psychology for detecting socially desirable responding, using such social desirability (SD) scales has generally failed to improve the validity of personality measures. We examined whether this is because (a) response distortion itself has minimal impact on personality's validity, (b) SD scales are ineffective at assessing response distortion, or (c) SD scales are conflated with substantive trait variance. We compiled a meta-analytic multitrait multimethod matrix consisting of multirater personality traits, SD scales, and performance outcomes. We examined the influence of trait factors and self-report method factors on SD scales and performance. We found that self-report method variance (a) was negatively related to performance, (b) would suppress personality-performance relationships for self-report measures, and (c) was (partially) assessed by SD scales. However, relative to the effects of self-report method variance, SD scales are even more strongly influenced by Conscientiousness, Emotional Stability, and Agreeableness. It is not the case that SD scales are insensitive to inflated responding but that their susceptibility to personality trait variance likely outweighs their benefits. We discuss the implications of these results for using SD scales in research and practice.
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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 | 0,028 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».