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Enregistrement W2139815911 · doi:10.1080/00223891.2014.989367

The Core Self-Evaluation Scale: Psychometric Properties of the German Version in a Representative Sample

2014· article· en· W2139815911 sur OpenAlexaff
Markus Zenger, Annett Körner, Günter W. Maier, Andreas Hinz, Yve Stöbel‐Richter, Elmar Brähler, Anja Hilbert

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality Assessment · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisPsychometricsGermanClinical psychologyStructural equation modelingPersonalityPopulationSample (material)Scale (ratio)AnxietyConstruct validitySocial psychologyStatisticsPsychiatryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Core Self-Evaluation Scale (CSES) is an economical self-reporting instrument that assesses fundamental evaluations of self-worthiness and capabilities. The broad aims of this study were to test the CSES's psychometric properties. The study is based on a representative survey of the German general population. Confirmatory factor analyses were conducted for different models with 1, 2, and 4 latent factors. The CSES was found to be reliable and valid, as it correlated as expected with measures of depression, anxiety, quality of life, self-report health status, and pain. A 2-factor model with 2 related factors (r = -.62) showed the best model fit. Furthermore, the CSES was measurement invariant across gender and age. In general, males had higher values of positive self-evaluations and lower negative self-evaluations than females. It is concluded that the CSES is a useful tool for assessing resource-oriented personality constructs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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