<scp>A</scp>ssessing the <scp>R</scp>eliability of <scp>S</scp>ituational <scp>J</scp>udgment <scp>T</scp>ests <scp>U</scp>sed in <scp>H</scp>igh‐<scp>S</scp>takes <scp>S</scp>ituations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Assessing reliability of situational judgment tests ( SJTs ) in high‐stakes situations is problematic with reliability inappropriately measured by C ronbach's alpha when test items are heterogeneous. We computed the corrected, weighted mean alpha from 56 alpha coefficients, which produced a value of α = .46 and reviewed appropriate types of reliability to use with SJTs . In the current longitudinal study, SJT test–retest reliability was r = .82, compared with internal consistency, α = .46, and stratified alpha, α = .45 at T ime 1 and α = .52 and stratified α = .51 at T ime 2. We used a student sample ( T ime 1: n = 185; T ime 2: n = 132) with items from a credentialing exam with ‘should do’ instructions. The SJT correlated significantly with cognitive ability, r = .30, and agreeableness, r = .24. In S tudy 2, we assessed test–retest reliability with Human Resource professionals ( T ime 1: n = 94; T ime 2: n = 32) who had been recently credentialed and who participated in a pilot test of new SJT items with ‘most likely/least likely do’ response options. The SJT test–retest reliability was r = .66 compared with internal consistency, α = .43 and stratified α = .47 at T ime 1 and α = .61 and stratified α = .67 at T ime 2. We discuss the theoretical implications of the S tudy 1 results as well as the practical implications for use of SJTs in credentialing examinations.
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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 | 0,010 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle