The nature and structure of correlations among Big Five ratings: The halo-alpha-beta model.
Notice bibliographique
Résumé
In light of consistently observed correlations among Big Five ratings, the authors developed and tested a model that combined E. L. Thorndike's (1920) general evaluative bias (halo) model and J. M. Digman's (1997) higher order personality factors (alpha and beta) model. With 4 multitrait-multimethod analyses, Study 1 revealed moderate convergent validity for alpha and beta across raters, whereas halo was mainly a unique factor for each rater. In Study 2, the authors showed that the halo factor was highly correlated with a validated measure of evaluative biases in self-ratings. Study 3 showed that halo is more strongly correlated with self-ratings of self-esteem than self-ratings of the Big Five, which suggests that halo is not a mere rating bias but actually reflects overly positive self-evaluations. Finally, Study 4 demonstrated that the halo bias in Big Five ratings is stable over short retest intervals. Taken together, the results suggest that the halo-alpha-beta model integrates the main findings in structural analyses of Big Five correlations. Accordingly, halo bias in self-ratings is a reliable and stable bias in individuals' perceptions of their own attributes. Implications of the present findings for the assessment of Big Five personality traits in monomethod studies are discussed.
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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 | 0,030 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».