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Enregistrement W2151319119 · doi:10.2466/pms.104.4.1169-1182

An Examination of the Psychometric Properties of the Chinese Version of the Barratt Impulsiveness Scale, 11th Version in a Sample of Chinese Adolescents

2007· article· en· W2151319119 sur OpenAlexaff
Shuqiao Yao, Yang Hui-qin, Xiongzhao Zhu, Randy P. Auerbach, John R. Z. Abela, Ryan W. Pulleyblank, Xi Tong

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarratt Impulsiveness ScaleCronbach's alphaPsychologyConfirmatory factor analysisScale (ratio)Clinical psychologyImpulsivityPsychometricsDevelopmental psychologyStructural equation modelingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examined the psychometric properties of the Chinese translation of the Barratt Impulsiveness Scale 11th version in a sample of adolescents from Hunan province, mainland China. During an initial assessment, 396 secondary school students (Grades 10-12) completed the scale and self-report measures assessing problem behaviors and alcohol use. The scale was re-administered 1 mo. later. Analysis gave Cronbach alpha of .80 and test-retest reliability of .70. Confirmatory factor analysis indicated a model containing six first-order factors and two second-order factors best fit the data. Girls reported higher Total scores than boys as well as higher scores on the motor impulsiveness, self-control, and cognitive instability sub-scales. Scores were associated in the predicted direction with a wide variety of self-reported problem behaviors including alcohol use, gambling, and academic misconduct. Current findings indicate that the translated scale is a promising tool with some further development for assessing impulsiveness with Chinese adolescents.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations137
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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