Knack et al. [2021] Preprint Faking paper
Notice bibliographique
Résumé
Self-report psychopathy scales are increasingly used in research and practice despite criticisms that they may be susceptible to response distortion and bias. We assessed the utility of including the Virtuous Responding (VR) and Deviant Responding (DR) validity scales from the Psychopathic Personality Inventory-Revised (PPI-R) for identifying underreporting and overreporting, respectively, on both the full and short-form versions of the Self-Report Psychopathy scale (SRP 4 and SRP-SF) in a pre/post experimental design. Using a sample of 384 male community members and a clinical comparison group of 99 males from a forensic outpatient program, we demonstrated that SRP scores were more susceptible to overreporting than underreporting, and that overreporting significantly and negatively affected convergent validity. Finally, baseline psychopathy scores were unrelated to successful response distortion (i.e., changing scores in correct direction while remaining undetected by the validity scales). It is recommended that assessments using self-report psychopathy scales consider including validity indices to detect response distortion. In doing so, it will be important to consider that general impression management may be conceptually distinct from specific forms of response distortion, such as the intentional amplification or minimization of psychopathic traits.
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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 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,108 | 0,028 |
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 ».