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Enregistrement W3094176509 · doi:10.1037/pas0000968

A comparison of the MMPI-2-RF and PAI overreporting indicators in a civil forensic sample with emphasis on the Response Bias Scale (RBS) and the Cognitive Bias Scale (CBS).

2020· article· en· W3094176509 sur OpenAlexaff
Jessica L. Tylicki, Patricia Arends, Roger O. Gervais, Yossef S. Ben‐Porath

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMinnesota Multiphasic Personality InventoryResponse biasSample (material)Scale (ratio)PsychometricsTest validitySampling biasClinical psychologyStatisticsSample size determinationSocial psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cognitive Bias Scale (CBS; Gaasedelen, Whiteside, Altmaier, Welch, & Basso, 2019) was developed as a Personality Assessment Inventory (PAI) indicator of poor performance on Performance Validity Tests (PVTs) in a neuropsychological context. The current study aimed to investigate the effectiveness of the CBS in a forensic disability sample through a series of analyses by comparing it to other PAI validity scales and the Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI)-2-RF overreporting scales with an emphasis on the Response Bias Scale (RBS), which guided the development of the CBS. The participants in this study were drawn from an archival dataset containing 588 consecutive civil disability claimants. Findings showed the RBS and the CBS yielded similar patterns of negative correlations to PVTs, with RBS effect sizes being somewhat larger in most comparisons. Results of ANOVAs showed that the RBS produced the largest effect sizes in distinguishing between incentive only versus probable/definite malingered neurocognitive dysfunction (MND) groups, followed by the CBS. Estimates of sensitivity and specificity were comparable between the RBS and CBS at liberal cut scores, but the RBS was more specific to detecting Probable/Definite MND at more conservative cutoffs. Hierarchical logistic regression analyses showed that RBS accounted for 6% variance over CBS in the probable/definite MND classification, whereas the CBS accounted for 2% variance beyond the RBS. Overall, the results of this study support the utility of the CBS as the most effective PAI validity scale for detecting MND in a civil disability sample, and the RBS generally outperformed the CBS to some degree in all analyses. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,285 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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