Psychometric Validation of the Toronto Mindfulness Scale – Trait Version in Chinese College Students
Notice bibliographique
Résumé
The Toronto Mindfulness Scale (TMS; Lau et al., 2006) has been widely used to assess the state mindfulness of participants after practicing mindfulness. Recently, a trait version of the Toronto Mindfulness Scale was developed and initially validated (TMS-T; Davis et al., 2009). We further examined the psychometric properties of TMS-T using three hundred and sixty-eight Chinese college students (233 females and 135 males) from a public university in Hong Kong. We found that factor analyses failed to support the existence of two-dimensional structure of the Chinese version of the TMS-T (C-TMS-T). The model fit indices indicated a marginal model fit, and the concurrent and convergent validities of the C-TMS-T were not confirmed. The moderate item-to-subscale fit of the decentering subscale indicated that its structural validity was not satisfactory. In addition, the internal consistency coefficient of the decentering subscale using composite reliability (p = .61) was under the acceptable level. Based on the results, we concluded that the application of the C-TMS-T to the Chinese population is premature. Further validation of the C-TMS-T using another sample of participants is recommended, in particular, individuals with meditation experiences.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».