Faking emotional intelligence (EI): comparing response distortion on ability and trait‐based EI measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We compared the susceptibility of two emotional intelligence (EI) tests to faking. In a laboratory study using a within‐subjects design, participants completed the EQ‐i and the MSCEIT in two sessions. In the first session (i.e., the ‘applicant condition’), participants were given a job description and asked to respond to the EI measures as though they were applying for that job. Participants returned 2 weeks later to repeat the tests in a ‘non‐applicant’ condition in which they were told to answer as honestly as possible. Mean differences between conditions indicated that the EQ‐i was more susceptible to faking than the MSCEIT. Faking indices predicted applicant condition EQ‐i scores, after controlling for participants' non‐applicant EQ‐i scores, whereas the faking indices were unrelated to applicant condition MSCEIT scores, when the non‐applicant MSCEIT scores were controlled. Using top‐down selection, participants were more likely to be selected based on their applicant condition EQ‐i scores than their non‐applicant EQ‐i scores, but they had an equal likelihood of being selected based on their MSCEIT scores from each condition. Implications for the use of these two EI tests are discussed. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,009 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».