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Enregistrement W2024764649 · doi:10.1037/a0019230

The Intolerance of Uncertainty Index: Replication and extension with an English sample.

2010· article· en· W2024764649 sur OpenAlexafffund
R. Nicholas Carleton, Patrick Gosselin, Gordon J. G. Asmundson

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Regina
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWorryPsychologyAnxietyClinical psychologyAnxiety sensitivityPsychometricsVariance (accounting)Test validityIncremental validityConfirmatory factor analysisDevelopmental psychologyPsychiatryStatisticsStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intolerance of uncertainty (IU) is related to anxiety, depression, worry, and anxiety sensitivity. Precedent IU measures were criticized for psychometric instability and redundancy; alternative measures include the novel 45-item measure (Intolerance of Uncertainty Index; IUI). The IUI was developed in French with 2 parts, assessing general unacceptability of uncertainty (15 items, Part A) and manifestations of uncertainty approximating more common anxiety disorder symptoms (30 items, Part B). The psychometric stability of the back-translated English items of the IUI as well as the incremental variance of Parts A and B remain to be assessed. The current study involved 2 samples of English-speaking community participants (n = 437 and n = 309; 73% women and 27% men) who completed the IUI and several related measures. Exploratory and confirmatory factor analyses suggested a refinement of IUI items as well as a unitary structure for Part A and a 3-factor structure for Part B. Regression results suggested Parts A and B each provide incremental validity in measures of worry, generalized anxiety disorder symptoms, negative problem orientation, and depression. Comprehensive results, implications, and future research directions are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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