Cross–cultural Generalizability of the Alternative Five–factor Model Using the Zuckerman–Kuhlman–Aluja Personality Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Several personality models are known for being replicable across cultures, such as the Five–Factor Model (FFM) or Eysenck's Psychoticism–Extraversion–Neuroticism (PEN) model, and are for this reason considered universal. The aim of the current study was to evaluate the cross–cultural replicability of the recently revised Alternative FFM (AFFM). A total of 15 048 participants from 23 cultures completed the Zuckerman–Kuhlman–Aluja Personality Questionnaire (ZKA–PQ) aimed at assessing personality according to this revised AFFM. Internal consistencies, gender differences and correlations with age were similar across cultures for all five factors and facet scales. The AFFM structure was very similar across samples and can be considered as highly replicable with total congruence coefficients ranging from .94 to .99. Measurement invariance across cultures was assessed using multi–group confirmatory factor analyses, and each higher–order personality factor did reach configural and metric invariance. Scalar invariance was never reached, which implies that culture–specific norms should be considered. The underlying structure of the ZKA–PQ replicates well across cultures, suggesting that this questionnaire can be used in a large diversity of cultures and that the AFFM might be as universal as the FFM or the PEN model. This suggests that more research is needed to identify and define an integrative framework underlying these personality models. Copyright © 2016 European Association of Personality Psychology
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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 | 0,022 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».