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Enregistrement W2148571368 · doi:10.1002/da.20142

Brief Fear of Negative Evaluation scale—revised

2006· article· en· W2148571368 sur OpenAlexaff
R. Nicholas Carleton, Donald R. McCreary, Peter J. Norton, Gordon J. G. Asmundson

Notice bibliographique

RevueDepression and Anxiety · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisReplication (statistics)Clinical psychologyScale (ratio)Social psychologyPsychometricsStructural equation modelingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rodebaugh et al. [2004: Psychol Assess 2:169-181] recently performed a confirmatory factor analysis (CFA) on the Brief Fear of Negative Evaluation scale (BFNE; Leary, 1983: Psychol Bull 9:371-375]. Their study resulted in the emergence of a two-factor solution comprising straightforwardly worded items and reverse-worded items. They concluded by recommending use of only the straightforwardly worded items in the BFNE. Our intent in this study was to evaluate this recommendation through replication and extension. Participants included 385 undergraduates from the Universities of Regina and Houston, who provided responses to a questionnaire battery including either the BFNE or a revision utilizing straightforwardly worded versions of the reverse-worded items (BFNE-II). A CFA of the BFNE, using the two-factor model proposed by Rodebaugh et al., supported their conclusion that the reverse-worded items comprise a separate, methodologically based factor. However, CFA of the BFNE-II resulted in an acceptable unitary model that conforms to the theoretical basis for the BFNE, without risking loss of sensitivity from item removal. Additional analyses suggest use of the BFNE-II rather than a shortened form.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations291
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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