The Depressive Experiences Questionnaire: construct validity and prediction of depressive symptoms in a sample of Chinese undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Depressive Experiences Questionnaire (DEQ) was developed to measure two dimensions of depression-prone personality, Dependency and Self-criticism. We investigated the construct validity and prediction of DEQ in a Chinese sample, and explored whether Blatt's conceptualizations of depression-prone personality variables are appropriate for the Chinese context. METHODS: The original version of the DEQ was translated into Chinese (DEQ-C). During the initial assessment, 640 Chinese university students completed the DEQ-C and the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D). Six months later, the CES-D was re-administered. RESULTS: A principal components analysis yielded a three-factor model that was consistent with Blatt's theory. However, these three factors emerged in a different order in comparison to the original sample. Factorial validity was also acceptable with low correlations between each DEQ-C factor in males (r=.01 approximately -0.14), and females (r=0.19 approximately 0.28). Convergent validity was supported by significant positive correlations between the CES-D and both Dependency and Self-criticism. Predictive validity was demonstrated by hierarchical multiple regression analyses showing that Self-criticism predicted increased depressive symptoms both in males (beta=0.27, p<0.01) and in females (beta=0.16, p<0.05); Dependency predicted levels of depressive symptoms only in females (beta=0.11, p<0.05). CONCLUSIONS: The Chinese version of the DEQ demonstrated satisfactory validity, including construct validity and predictive validity, the DEQ-C can be considered as an appropriate tool for assessing personality vulnerability to depression in Chinese college students.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».