When Winning is Everything: The Relationship between Competitive Worldviews and Job Applicant Faking
Notice bibliographique
Résumé
Job applicant faking, that is, consciously misrepresenting information during the selection process, is ubiquitous and is a threat to the usefulness of various selection tools. Understanding antecedents of faking is thus of utmost importance. Recent theories of faking highlight the central role of various forms of competition for understanding why faking occurs. Drawing on these theories, we suggest that the more applicants adhere to competitive worldviews (CWs), that is, the more they believe that the social world is a competitive, Darwinian‐type of struggle over scarce resources, the more likely they are to fake in employment interviews. We tested our hypothesis in three independent studies that were conducted in five different countries. Results show that CWs are strongly associated with faking, independently of job applicants’ cultural and economic context. More specifically, applicants’ CWs explain faking intentions and self‐reported past faking above and beyond the Dark Triad of personality (Study 1), competitiveness and the six facets of conscientiousness (Study 2). Also, when faking is measured using a response randomisation technique to control for social desirability, faking is more prevalent among applicants with strong vs. less strong CWs (Study 3). Taken together, this research demonstrates that competition is indeed strongly associated with undesirable applicant behaviors.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».