A Registered Report to Disentangle the Effects of Frame of Reference and Faking in the Personnel‐Selection Scenario Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In laboratory faking research, participants are often instructed to respond honestly (generic instructions [GIs], control condition) or to fake (personnel‐selection scenario [PSS], faking condition). Considering the research on instruction‐level contextualization, a PSS might not only motivate participants to fake but might also promote the adoption of a work frame of reference (FOR). Thus, differences in responses between faking and control conditions could partly result from FOR effects. (Full) item‐level contextualization can also be used to promote the adoption of a work FOR, and the adoption through this route is stronger than through instruction manipulation. We combined the two approaches to disentangle FOR and faking, conducted a 4‐wave longitudinal study with a 2 (instructions: GIs vs. PSS) × 2 (full item‐level work contextualization absent vs. present) repeated‐measures design ( N = 309), and compared the effects of these conditions on three HEXACO‐PI‐R scales (Conscientiousness, Emotionality, Honesty‐Humility). Irrespective of the investigated personality trait, the ANOVAs revealed significant main effects. As expected, compared with GIs, the PSS increased the adoption of a work FOR, and the effects were smaller than the effects of full item‐level work contextualization present (vs. absent). Also, as expected, the PSS (vs. GIs) and full item‐level work contextualization present (vs. absent) changed participants' scale mean scores. However, importantly, there were no interaction effects. Exploratory mediation analyses indicated direct rather than indirect (mediator: adoption of a work FOR) effects of instructions on participants' scale mean scores. In conclusion, the internal validity of faking research is not threatened by confounding FOR effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».