A comparison of short form Marlowe–Crowne and “best friends” social desirability bias measures
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to compare two different types of measures of social desirability bias (SDB), a short form of the Marlowe–Crowne measure, a popular direct measure, and an example of a projective technique where half of the respondents record the views of their “best friends”. Design/methodology/approach The data were collected using an online survey of members of a consumer panel. The context chosen to test the SDB measures was that of attitudes toward counterfeit products and xenocentrism in Colombia. Counterfeit proneness, attitude toward counterfeit products and consumer xenocentrism were selected as variables likely to be affected by SDB. Vertical and horizontal collectivism were included as variables likely to influence the first group of variables while not being themselves subject to SDB. Findings The projective technique consistently identified higher levels of SDB effects, as hypothesized. Marked differences emerged in the apparent strength of the relationships between the operational constructs depending upon which measure of SDB was used. At times, whether any such relationship might exist depended on the SDB measure used. Contrary to some prior work, no systematic gender effects were identified using either approach. Originality/value The first study to provide evidence of the comparative effects of different types of measures of SDB in research into ethical issues. One of the few to demonstrate how apparent relationships between variables can be created by SDB.
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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 | 0,026 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».