Trait Resilience: Jingle Fallacy or Triangulation?
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated conceptual and empirical concerns related to trait resilience through systematic review and meta-analysis. First, investigating multiple conceptualizations and operationalizations of trait resilience, we found imprecision and incompatibility in definitions and measures of this construct. Then, based on an analysis of 85 samples comprising 23,983 participants, we assessed whether the eight most commonly used measures of trait resilience in the organizational literature reflected a jingle fallacy (i.e., calling different constructs by the same name) or triangulation (i.e., assessing different aspects of a complex construct) across different measures. The results indicated that the specific measure used to operationalize trait resilience explained between 18% and 85% of the variance in the relationship between trait resilience and its correlates. Moreover, an item-level examination of the measures revealed little consistency across scales and uneven theoretical correspondence with the concept of trait resilience. The findings suggested the presence of a jingle fallacy in the literature. To advance the study of trait resilience and stimulate theoretically informed new research, we used the results to propose a different way of thinking about trait resilience and its measurement.
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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 | 0,450 | 0,680 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».