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Enregistrement W2037543446 · doi:10.3200/socp.149.4.513-540

The Role of Language in Ethnic Identity Measurement: A Multitrait-Multimethod Approach to Construct Validation

2009· article· en· W2037543446 sur OpenAlexaff
Michel Laroche, Frank Pons, Marie‐Odile Richard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Social Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscriminant validityConstruct validityConstruct (python library)Ethnic groupPsychologyVariance (accounting)Scale (ratio)Convergent validityIdentity (music)Social psychologyPsychometricsDevelopmental psychologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors focused on the role of language use in measuring ethnic identity. They demonstrated the construct validity of a 3-dimensional measure and examined potential biases introduced by alternative methods such as constant sum scale. Their findings support the distinction between the 3 subdimensions of language use (English use in family, in media consumption, and while shopping). The authors found evidence of discriminant validity. By using 3 approaches to construct validity, they found that the support for discriminant validity strengthens the discriminant and convergent properties of the instrument. Findings concerning method effects were less obvious. If the traditional multitrait-multimethod approach indicates no method effects, more stringent approaches (e.g., analysis of variance and correlated uniqueness approach) indicate the presence of limited method effects. The authors provide implications regarding measurement of ethnic identity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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