Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine whether the “big five” personality factors operate similarly from a psychometric perspective across dissimilar cultures. Design/methodology/approach Managers from the USA and Japan were administered a work‐oriented measure of the big five and overall assessment ratings were collected. Independent groups t‐tests were used to examine mean differences in personality scores across samples. Factor analysis was used to examine the structure of the big five across samples. Relative importance analyses were used to examine whether assessors across samples differentially weighted the big five in arriving at overall assessment ratings. Findings Big five personality dimension scores were significantly higher in the US sample compared to the Japanese sample. Across both samples, relative importance analyses revealed extraversion to be the most important correlate of predicted job performance, whereas conscientiousness was the least important correlate of predicted job performance. Research limitations/implications Three limitations existed: relatively small sample size for the Japanese sample (n=410) compared to the US sample (n=3,458); scarcity of Japanese demographic information makes interpretation of results due to culture less certain; and follow‐up data on actual hiring decisions would enable additional interpretations of the data to be made. Practical implications Results suggest that: the Five Factor Model of personality is rather robust across cultures, samples, and types of instruments, possible response biases across cultures should be taken into account when developing norms and setting cutoffs. Originality/value Although a consistent response bias is evidenced across the USA and Japan, the Five Factor Model of personality remains robust and what makes for an effective manager appears to be consistent across cultures.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».