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Enregistrement W2318742706 · doi:10.1177/1073191115621791

The Generalizability of Overreporting Across Self-Report Measures: An Investigation With the Minnesota Multiphasic Personality Inventory–2–Restructured Form and the Personality Assessment Inventory in a Civil Disability Sample

2015· article· en· W2318742706 sur OpenAlexaff
Adam H. Crighton, Anthony M. Tarescavage, Roger O. Gervais, Yossef S. Ben‐Porath

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGeneralizability theoryMinnesota Multiphasic Personality InventoryCalifornia Psychological InventoryPersonality Assessment InventoryPersonalityClinical psychologySample (material)Personality testPsychometricsTest validityBig Five personality traitsSocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated overreporting Validity Scale scores on the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2-Restructured Form (MMPI-2-RF) are associated with higher scores on collateral measures; however, measures used in prior research lacked validity scales. We sought to extend these findings by examining associations between elevated MMPI-2-RF overreporting scale scores and Personality Assessment Inventory (PAI) scale scores among 654 non-head injury civil disability claimants. Individuals were classified as overreporting psychopathology (OR-P), overreporting somatic/cognitive complaints (OR-SC), inconclusive reporting psychopathology (IR-P), inconclusive reporting somatic/cognitive complaints (IR-SC), or valid reporting (VR). Both overreporting groups had significantly and meaningfully higher scores than the VR group on the MMPI-2-RF and PAI scales. Both IR groups had significantly and meaningfully higher scores than the VR group, as well as lower scores than their overreporting counterparts. Our findings demonstrate the utility of inventories with validity scales in assessment batteries that include instruments without measures of protocol validity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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