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Enregistrement W2061307841 · doi:10.1080/15325024.2013.810443

An Initial Investigation of the Factor-Analytic Structure of the Impact of Event Scale-Revised With a Volunteer Firefighter Sample

2013· article· en· W2061307841 sur OpenAlexaff
Shannon L. Wagner, Callie Waters

Notice bibliographique

RevueJournal of Loss and Trauma · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)PsychologyScale (ratio)VolunteerEvent (particle physics)StatisticsSocial psychologyMathematicsGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide an initial evaluation of the factor structure of the Impact of Event Scale-Revised (IES-R) when used with a volunteer firefighter and a similar community participant sample. A volunteer firefighter sample (n = 65) and a sample of similar community respondents (n = 103) completed a questionnaire study, including responses to the IES-R. The IES-R data from both groups were entered into a three-factor principal components analysis with direct oblimin rotation. We found further support for the validity of the IES-R when used with a community sample. However, our data suggested that when using the IES-R with a community sample, the choice between a two- and a three-factor model may depend on the composition of the participants. For volunteer firefighters, the factor-analytic structure of the IES-R appeared to be similar to that of the community sample, with more scatter in terms of item loadings. To our knowledge, there is no previous research considering the use of the IES-R with a strictly volunteer firefighter sample. In addition, despite adequate research on the factor-analytic structure of the original IES, little research has considered the factor-analytic structure of the more recent IES-R, even with community samples.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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