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Enregistrement W2418633319 · doi:10.1177/0734282916653701

The Importance of Item Wording

2016· article· en· W2418633319 sur OpenAlexaff
Jonathan S. Blasberg, Paul L. Hewitt, Gordon L. Flett, Simon Sherry, Chang Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityYork UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerfectionism (psychology)ConceptualizationDysfunctional familyScale (ratio)PersonalitySocial psychologyEmpirical researchNothingCognitive psychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current research, we illustrate the impact that item wording has on the content of personality scales and how differences in item wording influence empirical results. We present evidence indicating that items in certain scales used to measure “adaptive” perfectionism fail to capture the disabling all-or-nothing approach that is synonymous with the individual who is driven to attain perfection. Original and modified versions of two perfectionism measures of high personal standards and modified perfectionistic standards versions of these scales were administered to three samples of participants. A series of analyses established that item wording does indeed matter. In particular, our results differed for a modified version of the Almost Perfect Scale–Revised when the focus was on a conceptualization and assessment of perfectionism that is fundamentally different from conscientious striving. The current findings are discussed in terms of their implications for scale construction and item wording in general and for the measurement of perfectionism in particular. The specific implications of these findings are examined in terms of understanding dysfunctional perfectionism and the current debate about whether certain aspects of perfectionism are adaptive versus maladaptive.

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)0,233
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,660
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2330,660
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,379 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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