Development and Psychometric Evaluation of the Multidimensional Assessment of Social Anxiety (MASA)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hybrid models of psychopathology propose to combine the current categorical diagnostic system with shared symptom dimensions common across various disorders. Recently, the first empirically derived hybrid model of social anxiety was developed, including both a specific factor for the diagnostic category of social anxiety and 5 nonspecific factors for related symptoms. The present investigation developed a self-report measure-the Multidimensional Assessment of Social Anxiety (MASA)-based on this model to further the research on hybrid models. METHOD: This investigation included three studies across large undergraduate (N = 411; 52.3% male; mean [M] age = 19.6) and clinical (N = 684; 61.4% female; M age = 35.8) samples, involving the administration of the MASA item pool and existing measures of related constructs. RESULTS: Through a series of psychometric evaluations, the initial 466-item pool was reduced to a final 38-item measure that represented 6 distinct scales with adequate model fit, internal consistency, test-retest reliability, and convergent and discriminant validity. CONCLUSIONS: Together, these studies likely will lead to additional research and advances in the development of the hybrid models of the mood and anxiety disorders through the dissemination and administration of the MASA.
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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 | 0,022 | 0,037 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».