Gender Differences: Examination of the 12-Item Bem Sex Role Inventory (BSRI-12) in an Older Brazilian Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although gender is often acknowledged as a determinant of health, measuring its components, other than biological sex, is uncommon. The Bem Sex Role Inventory (BSRI) quantifies self-attribution of traits, indicative of gender roles. The BSRI has been used with participants across cultures and countries, but rarely in an older population in Brazil, as we have done in this study. Our primary objective was to determine whether the BSRI-12 can be used to explore gender in an older Brazilian population. METHODS: The BSRI was completed by volunteer participants, all community dwelling adults aged 65+ living in Natal, Brazil. Exploratory factor analysis was performed, followed by a varimax rotation (orthogonal solution) for iteration to examine the underlying gender roles of feminine, masculine, androgynous and undifferentiated, and to validate the BSRI in older adults in Brazil. RESULTS: The 278 participants, (80 men, 198 women) were 65-99 years old (average 73.6 for men, 74.7 for women). Age difference between sexes was not significant (p = 0.22). A 12 item version of the BSRI (BSRI-12) previously validated among Spanish seniors was used and showed validity with 5 BSRI-12 items (Cronbach=0.66) loading as feminine, 6 items (Cronbach=0.51) loading onto masculine roles and neither overlapping with the category of biological sex of respondent. CONCLUSIONS: Although the BSRI-12 appears to be a valid indicator of gender among elderly Brazilians, the gender role status identified with the BSRI-12 was not correlated with being male or female.
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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 | 0,000 | 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 ».