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Enregistrement W2070417850 · doi:10.1055/s-2007-986199

Persönlichkeitsdiagnostik mit dem NEO-Fünf-Faktoren-Inventar: Die 30-Item-Kurzversion (NEO-FFI-30)

2008· article· de· W2070417850 sur OpenAlexaff
Annett Körner, Michaël Geyer, Marcus Roth, Martin Drapeau, Gabriele Schmutzer, Cornelia Albani, Siegfried Schumann, Elmar Brähler

Notice bibliographique

RevuePPmP - Psychotherapie · Psychosomatik · Medizinische Psychologie · 2008
Typearticle
Languede
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over these past years, German researchers have shown much interest for Costa and McCrae's five factor model as well as for their instrument: the NEO-Five-Factor Inventory . Nevertheless, results from a recent survey study using the German version of the NEO-FFI on a representative population sample (n = 1908) have reported problems to replicate the factor structure of the instrument. Insufficient psychometric indices of single items led to partly unsatisfactory scale values. A logical consequence of this was the development of a short version of the instrument with better psychometric properties. This article reports item and scale values of the NEO-FFI-30 for the German population sample. The five scales reach good internal consistency and are highly correlated with the original NEO-FFI scales. Furthermore, the influence of sociodemographic variables and correlations with the Giessentest appear to be very similar for both the original instrument and the short version. Moreover, the factor structure was replicated in an independent sample of 2508 adults. Results confirm the reliability, and factor and construct validity of this economic instrument without any significant loss in information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations186
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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