Comparing Single-Item and Multi-Item Trust Scales: Insights for Assessing Trust in Project Leaders
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to provide researchers and leaders with a reliable and up-to-date comparison between a single-item and a multi-item trust scale, enabling effective assessment of team members' trust in their leaders. The aim of the study is to investigate whether a single-question scale is as reliable as a multi-item questionnaire in measuring trust. An additional goal is to provide researchers with insights and conditions for effectively using single or multiple measures to assess trust in leaders, considering factors like reliability and effectiveness. After conducting a comprehensive literature review, data were collected from 101 project members in Brazil using a survey methodology. The respondents were asked to provide feedback regarding their leaders, specifically project managers, and factor analysis was then employed to test the single-item and multi-item measures of trust. The advantages and disadvantages of each approach are discussed. The findings of our study demonstrate that both single-item and multi-item scales of trust should be utilized to gain a more comprehensive understanding of the trust construct. Single-item questionnaires can reduce survey length, improve respondent friendliness, and increase participant willingness. On the other hand, multi-item questionnaires enable researchers to analyze latent variables that contribute to an overall variable, but they cannot isolate data for each of those constructs. The results show that both measures are reliable, providing researchers and professionals with insights into the benefits and drawbacks associated with each method. Consequently, this research equips researchers and project professionals with valuable information for selecting the appropriate measurement tool.
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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 | 0,040 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».