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Enregistrement W2351301176

Reliability and validity of Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness(MUNSH) in the happiness investigation of the aged with five guarantees in the country

2005· article· en· W2351301176 sur OpenAlexaboutno aff
Wen Wang

Notice bibliographique

RevueZhongguo laonianxue zazhi · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessCronbach's alphaReliability (semiconductor)StatisticsValidityPsychologyScale (ratio)Content validityMathematicsCluster samplingTable (database)Social psychologyComputer sciencePsychometricsDemographyGeographyData miningPopulationCartographySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore reliability and validity of Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness(MUNSH) in the happiness investigation of the aged with five guarantees in the country.Methods 546 gregarious old people with five guarantees,139 disseminated old people with five guarantees and 131 normal old people in the country were interviewed with multi-stage stratified cluster sampling to calculate the scores of divided measuring tables and total table.The reliability and validity of MUNSH were evaluated by reliability analysis and factor analysis.Results The effect of re-measure of measuring table was better(P≤0.005);there were intrinsic correlation among the items in the measuring table by Hotelling t test(P≤0.005),with better reliability in homogeneity(Cronbach′α quotient 0.802),and better reliability in each divided measuring table(all Cronbach′α quotient 0.65).The correlated quotient among three divided measuring tables were less than α value of each divided measuring table,indicating the better constructive validity of total table.The contribution rate of variance accumulation of all divided measuring tables was about averagely 50%,indicating the poor constructive validity of each divided measuring table.Conclusions Chinese MUNSH has better reliability and content validity,better construction validity in total table,poor construction validity in each divided measuring table,which is basically suited to happiness investigation of the aged with five guarantees in the country.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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