Personality Assessment Inventory (PAI): obsolete norms identify psychopathology in nearly everyone
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Personality Assessment Inventory (PAI), a self-report personality test, is one of the frequently used measures to assess psychopathology in a wide variety of settings including in high stakes assessments, for example, in child custody disputes, employment settings and fitness for duty assessments. The PAI has never been normed on a Canadian population and the PAI users have simply assumed that the US norms also describe the Canadian population. Moreover, accumulated research demonstrates that the PAI's 35 years outdated and obsolete norms no longer describe neither university students' nor normal adult US populations. Method: We administered the PAI to over 200 university students in a mid-size Canadian university. Results: Our students scored on average in moderately elevated range (60T to 69T) on many of the PAI scales including anxiety (ANX), anxiety-related disorders (ARD), depression (DEP), schizophrenia (SCZ), and borderline features (BOR). Multivariate base rate analyses revealed that approximately 95% of our sample scored in elevated range on at least one out of the 22 PAI Scales. Furthermore, although some of the PAI reliabilities are adequate for research, the PAI reliabilities are too low for using the PAI in high stakes and forensic assessment, for example, in insurance benefits, child custody, employment, and fitness for duty assessments. Discussion: We conclude that the PAI US norms are no longer appropriate for high-stakes assessments, ought to be withdrawn immediately, and new up-to-date norms ought to be established to prevent mislabelling and diagnostic misclassifications of and harm to examinees. Continued use of the PAI outdated norms in high stakes assessments carries ethical risks, is non-scientific, and likely amounts to malpractice.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».