Reminiscence functions scale: factorial structure and its relation with mental health in a sample of Spanish older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The reminiscence functions scale (RFS) is a 43-item self-report instrument designed to assess the use of reminiscence for different functions. This study aims, on one hand, to analyze the factorial structure and the psychometric properties of the RFS and, on the other, to examine the relationship between the functions of reminiscence and mental health. METHODS: RFS scale and measures of depressive symptomology, despair, and life satisfaction were administered to a sample of persons over the age of sixty (n = 364). RESULTS: After eliminating three conflictive items from the original scale, the confirmatory factor analysis results present a factorial structure comprising eight traditional factors and adequate reliability scores (from 0.73 to 0.87). Using structural equation modeling, we find that these reminiscence factors are organized in three second-order factors (self-positive, self-negative, and prosocial). Results show that the self-positive factor relates negatively and the self-negative factor relates positively with symptoms of mental health problems. CONCLUSIONS: These results, on one hand, confirm that the RFS scale is a useful instrument to assess reminiscence functions in a sample of Spanish older adults and, on the other, that the three-factor model of reminiscence is a better predictor of mental health than the alternative four-factor model.
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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 | 0,003 |
| 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 ».