One Size Does Not Fit All: Unraveling Item Response Process Heterogeneity Using the Mixture Dominance-Unfolding Model (MixDUM)
Notice bibliographique
Résumé
When modeling responses to items measuring non-cognitive constructs that require introspection (e.g., personality, attitude), most studies have assumed that respondents follow the same item response process—either a dominance or an unfolding one. Nevertheless, the results are not equivocal, as some preliminary evidence suggests that some people use an unfolding response process, whereas others use a dominance response process. To enhance item response modeling, it is critical to develop measurement models that can accommodate heterogeneity in the item response processes. Therefore, we proposed the Mixture Dominance-Unfolding Model (MixDUM) to formally identify this potential population heterogeneity. Monte Carlo simulations showed that MixDUM possessed reasonably good statistical properties. Moreover, ignoring item response process heterogeneity was detrimental to item parameter estimation and led to less accurate selection outcomes. An empirical study was conducted in which respondents completed focal personality scales under either an honest condition or a simulated job application condition, to demonstrate the utility of MixDUM. The findings indicated (1) that MixDUM provided the best fit across scales, (2) that approximately 55–60% of respondents utilized an unfolding response process, (3) that respondents exhibited moderate consistency in their use of response processes across scales, (4) that narcissism consistently negatively predicted the use of an unfolding response process, and (5) that the criterion-related validity of focal personality scores varied across latent classes for certain criteria. To encourage its use, we provided a tutorial on the implementation of MixDUM in the R package mirt .
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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 | 0,050 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».