Using Blatant Extreme Responding for Detecting Faking in High‐stakes Selection: Construct validity, relationship with general mental ability, and subgroup differences
Notice bibliographique
Résumé
Although there has been a steady growth in research and use of self‐report measures of personality in the last 20 years, faking in personality testing remains as a major concern. Blatant extreme responding ( BER ), which includes endorsing desirable extreme responses (i.e., 1 and 5 s), has recently been identified as a potential faking detection technique. In a large‐scale ( N = 358,033), high‐stakes selection context, we investigate the construct validity of BER , the extent to which BER relates to general mental ability, and the extent to which BER differs across jobs, gender, and ethnic groups. We find that BER reflects applicant faking by showing that BER relates to a more established measure of faking, an unlikely virtue (UV) scale, and that applicants score higher than incumbents on BER . BER is (slightly) positively related to general mental ability whereas UV is negatively related to it. Applicants for managerial positions score slightly higher on BER than applicants for nonmanagerial positions. In addition, there was no gender or racial differences on BER . The implications of these findings for detecting faking in personnel selection are delineated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».