Psychometric validation of a subjective well-being measure for people with spinal cord injuries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The researchers examined the factorial validity and the concurrent validity of the Sense of Well-Being Inventory (SWBI) based on a sample of Canadians with spinal cord injuries (SCI) in the community. METHOD: One hundred thirty-two participants were recruited from the Alberta, Saskatchewan, Nova Scotia, and Manitoba chapters of the Canadian Paraplegic Association. Mean age of participants was 45.82 years (SD=15.67), and 77% were men. The participants were asked to complete a research packet containing a demographic questionnaire, the SWBI, and the brief version of the World Health Organization Quality of Life questionnaire (WHOQOL-BREF). RESULTS: Factor analysis yield four factors (Psychological Well-Being, Financial Well-Being, Social and Family Well-Being, and Physical Well-Being) similar to the original SWBI. In addition, the SWBI factors in the present study correlated moderately well with the corresponding factors in the WHOQOL-BREF and with demographic variables appropriate to the respective subscale. CONCLUSIONS: The factorial validity and the concurrent validity of the SWBI were generally supported. The SWBI, as a subjective well-being measure developed specifically to relate to disability and rehabilitation, appears useful for use with people with SCI in the community.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».