Construct‐based approach to developing a short, personality‐based measure of integrity
Notice bibliographique
Résumé
Covert integrity measures are thought to draw from the Big Five dimensions of conscientiousness, agreeableness, and emotional stability. Using a construct‐based approach, we had subject matter experts identify items from a Big Five personality measure, the Trait Self‐Descriptive Personality Inventory that reflected an operational definition of integrity. The resulting 10 items exhibited a three‐factor structure that corresponded to the three Big five dimensions associated with integrity. Study 1 used primary (N = 388) and archival (N = 429) data sets collected from Canadian Armed Forces recruits to establish the construct validity of the new test. With respect to convergent and discriminant validity, the Integrity scale was related to the Honesty–Humility scale of the HEXACO‐PI and was unrelated to organizational commitment. Hierarchical regression analyses provided evidence that the integrity scale predicted counterproductive work behavior and job performance over and above the Big Five. Study 2 replicated the results of Study 1 using a civilian sample (N = 200). The Integrity scale was related to the Hogan Reliability Index but not to the General Health Questionnaire. It predicted work engagement over and above the Big Five. We also tested the proposition that integrity is a second‐order factor based on conscientiousness, agreeableness, and emotional stability. Structural equation models in both studies confirmed that proposition. We discuss the implications of our results for both theory and practice.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».