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Enregistrement W4386911829 · doi:10.3390/bs13090786

Comparing Single-Item and Multi-Item Trust Scales: Insights for Assessing Trust in Project Leaders

2023· article· en· W4386911829 sur OpenAlexaff
Marcela Souto Castro, Bouchaïb Bahli, João J. Ferreira, Ronnié Figueiredo

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyScale (ratio)Data scienceComputer scienceGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,578
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,083 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2023
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Résumé présentoui

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