Construct Validity of the Fear of Negative Appearance Evaluation Scale in a Community Sample of French Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the present series of studies was to test the construct validity (i.e., content, factorial, and convergent validities) of the Fear of Negative Appearance Evaluation Scale (FNAES) in a community sample of French adolescents. A total sample of 683 adolescents was involved in three studies. The factorial validity and the measurement invariance of the FNAES were verified through a series of confirmatory factor analyses. The convergent validity of the FNAES was then verified through correlational analyses. The first study showed that the content and formulation of the French FNAES items were adequate for children and adolescents. The following two studies (Studies 2 to 3) provided (a) support for the factor validity, reliability, and convergent validity of a five-item French version of the FNAES, and (b) partial support for the measurement invariance of the resulting FNAES across genders. However, the latent mean structure of the FNAES did not prove to be invariant across genders, revealing a significantly higher latent mean score of FNAES in girls relative to boys. The present results, thus, provide preliminary evidence regarding the construct validity of the FNAES in a community sample of French adolescents. Recommendations for future practice and research regarding this instrument are outlined.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».