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Enregistrement W2808980008 · doi:10.1177/0033294118783917

The Conscientious Responders Scale Helps Researchers Verify the Integrity of Personality Questionnaire Data

2018· article· en· W2808980008 sur OpenAlexaff
Zdravko Marjanovic, Lisa Bajkov, Jennifer MacDonald

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)PsychologyCronbach's alphaPsychometricsGeneralizability theoryPersonalityClinical psychologyReactanceTest validityCalifornia Psychological InventoryPersonality Assessment InventorySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

is a five-item embeddable validity scale that differentiates between conscientious and indiscriminate responding in personality-questionnaire data (CR & IR). This investigation presents further evidence of its validity and generalizability across two experiments. Study 1 tests its sensitivity to questionnaire length, a known cause of IR, and tries to provoke IR by manipulating psychological reactance. As expected, short questionnaires produced higher Conscientious Responders Scale scores than long questionnaires, and Conscientious Responders Scale scores were unaffected by reactance manipulations. Study 2 tests concerns that the Conscientious Responders Scale's unusual item content could potentially irritate and baffle responders, ironically increasing rates of IR. We administered two nearly identical questionnaires: one with an embedded Conscientious Responders Scale and one without the Conscientious Responders Scale. Psychometric comparisons revealed no differences across questionnaires' means, variances, interitem response consistencies, and Cronbach's alphas. In sum, the Conscientious Responders Scale is highly sensitive to questionnaire length-a known correlate of IR-and can be embedded harmlessly in questionnaires without provoking IR or changing the psychometrics of other measures.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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