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Enregistrement W3137614209 · doi:10.3389/fpsyg.2021.518369

Incremental Validity of Character Strengths as Predictors of Job Performance Beyond General Mental Ability and the Big Five

2021· article· en· W3137614209 sur OpenAlexfundno aff
Claudia Harzer, Natalia Bezuglova, Marco Weber

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSaskatoon City Hospital Foundation
Mots-clésPsychologyJob performanceOperationalizationVariance (accounting)Big Five personality traitsContextual performanceIncremental validityPersonalityJob analysisSocial psychologyPersonnel psychologyStrengths and weaknessesApplied psychologyJob satisfactionJob attitudePsychometricsDevelopmental psychologyConstruct validity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decades, various predictors have proven relevant for job performance [e.g., general mental ability (GMA), broad personality traits, such as the Big Five]. However, prediction of job performance is far from perfect, and further potentially relevant predictors need to be investigated. Narrower personality traits, such as individuals' character strengths, have emerged as meaningfully related to different aspects of job performance. However, it is still unclear whether character strengths can explain additional variance in job performance over and above already known powerful predictors. Consequently, the present study aimed at (1) examining the incremental validity of character strengths as predictors of job performance beyond GMA and/or the Big Five traits and (2) identifying the most important predictors of job performance out of the 24 character strengths, GMA, and the Big Five. Job performance was operationalized with multidimensional measures of both productive and counterproductive work behavior. A sample of 169 employees from different occupations completed web-based self-assessments on character strengths, GMA, and the Big Five. Additionally, the employees' supervisors provided web-based ratings of their job performance. Results showed that character strengths incrementally predicted job performance beyond GMA, the Big Five, or GMA plus the Big Five; explained variance increased up to 54.8, 43.1, and 38.4%, respectively, depending on the dimension of job performance. Exploratory relative weight analyses revealed that for each of the dimensions of job performance, at least one character strength explained a numerically higher amount of variance than GMA and the Big Five, except for individual task proactivity, where GMA exhibited the numerically highest amount of explained variance. The present study shows that character strengths are relevant predictors of job performance in addition to GMA and other conceptualizations of personality (i.e., the Big Five). This also highlights the role of socio-emotional skills, such as character strengths, for the understanding of performance outcomes above and beyond cognitive ability.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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