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Enregistrement W2084857083 · doi:10.1080/00223891.2010.482003

Psychometric Properties of the Emotion Awareness Questionnaire for Children in a French-Speaking Population

2010· article· en· W2084857083 sur OpenAlexaboutno aff
Magali Lahaye, Olivier Luminet, Nady Van Broeck, Eddy Bodart, Moïra Mikolajczak

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality Assessment · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFédération Wallonie-BruxellesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSAmerican Psychological Association
Mots-clésPsychologyAlexithymiaDiscriminant validityConvergent validityClinical psychologyToronto Alexithymia ScaleAnxietyPsychometricsTest validityDevelopmental psychologyPopulationInternal consistencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigated the psychometric properties of the French version of the Emotion Awareness Questionnaire (EAQ30; Rieffe et al., 2008). The EAQ30 was administered to 707 French-speaking children aged 8 to 16 years old. The original 6-factor structure was replicated in our data. The internal consistency coefficients of the EAQ30 subscales were satisfactory. We found small significant differences for gender and age. Regarding convergent validity, we found positive correlations between EAQ30 scores and emotional intelligence and negative correlations between EAQ30 scores and alexithymia. There was preliminary evidence of discriminant validity, with EAQ30 scores being weakly related to school performance, and concurrent validity, with EAQ30 scores being negatively related to somatic complaints, depression, and anxiety. Finally, except for 1 dimension, EAQ30 scores were not susceptible to social desirability. Although some weaknesses of the scale remain to be addressed, these findings support the use of the EAQ30 for research and clinical purposes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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