L’effet de retest du facteur g en sélection du personnel
Bibliographic record
Abstract
Bien que le facteur g soit reconnu pour être un construit psychologique stable dans le temps (Reeve & Lam, 2007), des études récentes sur l’effet de retest tendent à démontrer l’inverse. Si certains chercheurs avancent que des facteurs de la personnalité expliqueraient cet effet, aucune étude empirique ne s’est attardée au rôle plus spécifique de certaines facettes des cinq facteurs de la personnalité étudiés sous l’appellation Big Five. Notre recherche s’appuie sur un échantillon de 145 candidats externes à un poste ayant complété à deux reprises un test évaluant le facteur g, à 27.35 mois d’intervalle. Les résultats des analyses de corrélations bivariées indiquent que le facteur Névrose, mais également les facettes Anxiété, Vulnérabilité et Ouverture aux idées pourraient contribuer à expliquer l’effet de retest. Les résultats des analyses de régression hiérarchiques démontrent toutefois que l’effet serait plutôt expliqué uniquement par le facteur Névrose, et plus spécifiquement par sa facette Anxiété. Les implications de ces résultats sont discutées en fin d’article.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".