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Enregistrement W4408320465 · doi:10.1111/ijsa.70006

Social Desirability Tendency in Personality‐Based Job Interviews—A Question of Interview Format?

2025· article· en· W4408320465 sur OpenAlexaff
Valerie S. Schröder, Anna Luca Heimann, Pia V. Ingold, Nicolas Roulin, Marianne Schmid Mast, Manuel Bachmann, Martin Kleinmann

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Selection and Assessment · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyJob interviewSocial desirabilityPersonalitySocial psychologyApplied psychologyInterviewBig Five personality traitsSemi-structured interviewQualitative researchSocial scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Today's variety of interview formats raises the question of their interchangeability. For personality interviews, a crucial question is whether different formats are comparably robust against applicants' social desirability tendency (SDT) to ensure an accurate measurement. Using a within‐subjects design in a simulated selection setting with 211 participants, this study examined how SDT affects personality scores in a face‐to‐face, asynchronous video, and written interview—all with similar interview questions designed to measure personality. Relationships between interview scores and SDT were weakest in the face‐to‐face format and strongest in the written format and differed depending on which personality trait was assessed. The findings highlight the suitedness of different interview formats for measuring personality with important implications for interview design and personality assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,390 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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