Measuring personality in Libyan Arabs: validating the big five aspect scale with 10 factors domain
Notice bibliographique
Résumé
Research has developed the Big-Five Aspect Scale (BFAS), supporting a five-domain model that includes 10 related aspects. In Arabic societies, there is currently a lack of validation evidence for a scale with these 10 aspects. Thus, this study develops and examines the psychometric properties of the short version of the BFAS (BFAS-SV) within Libyan Arab adults. The sample (N = 1136; 74.6% women, Mage = 25.30, SDage = 8.44) completed the original BFAS and the Arabic version of the International Personality Item Pool (IPIP) to assess the BFAS-SV's convergent validity. Confirmatory Factor Analysis (CFA) was applied. The findings provide strong support for the presence of 10 distinct aspects within the Big Five personality domains. Additionally, a robust positive and negative correlation was found among the 10 BFAS-SV aspects, as well as between the BFAS-SV domains of Conscientiousness, Extraversion, Introversion, and Openness/Intellect and their corresponding dimensions in the IPIP, further confirming its concurrent and discriminant validity. Furthermore, the Cronbach's alpha coefficients for the five domains and their respective 10 aspects ranged from 0.61 to 0.85, indicating good internal consistency. Significant gender differences were observed in the Neuroticism domain, particularly in its two aspects (Volatility and Withdrawal), as well as in the Openness/Intellect domain and the Politeness aspect, with women scoring higher in all cases.In conclusion, this study establishes the reliability, validity, and applicability of the Arabic BFAS among the Libyan Arab population. The insights gained into the personality traits and behaviors of Libyan Arab individuals provide valuable implications for personal development and professional success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».