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Enregistrement W2618011121 · doi:10.1037/pas0000507

Development and validation of an Overreporting Scale for the Personality Inventory for DSM–5 (PID-5).

2017· article· en· W2618011121 sur OpenAlexaff
Martin Sellbom, Sonya Dhillon, R. Michael Bagby

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinnesota Multiphasic Personality InventoryPsychologyPsycINFOReliability (semiconductor)PsychometricsClinical psychologyPersonalityTest validityScale (ratio)Personality Assessment InventoryConcurrent validityDSM-5Personality disordersValidityPersonality testSocial psychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(PID-5) to detect noncredible overreported responding. To this end, we used a rare symptoms approach and identified extreme response options on PID-5 items that were infrequently endorsed by students in 3 different university samples (N = 1,370) and in a psychiatric patient sample (N = 194). The resulting 10-item scale (the PID-5-ORS) produced adequate-to-good estimates of internal reliability and was significantly correlated with the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 Restructued Form (MMPI-2-RF) overreporting validity scales, providing evidence of concurrent validity. The criterion validity of the PID-5-ORS was demonstrated in an analog simulation design study. More specifically, university students instructed to overreport (n = 80) scored substantially higher on the PID-5-ORS relative to both a group of genuine psychiatric patients and students instructed to complete the PID-5 under standard (honest) instructions (n = 161); the effect size magnitudes associated with these differences were large. Classification accuracy analyses further revealed that high scores on the PID-5-ORS were associated with high specificity (and thus, low rates of false positive classifications) in differentiating overreporters from genuine patients, with sensitivity being somewhat weaker. (PsycINFO Database Record

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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