A Meta‐Analytic Multitrait Multirater Separation of Substance and Style in Social Desirability Scales
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
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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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle