Development and validation of the trait and state versions of the Post-Event Processing Inventory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-event processing (PEP) refers to negative and prolonged rumination following anxiety-provoking social situations. Although there are scales to assess PEP, they are situation-specific, some targeting only public-speaking situations. Furthermore, there are no trait measures to assess the tendency to engage in PEP. OBJECTIVES: The purpose of this research was to create a new measure of PEP, the Post-Event Processing Inventory (PEPI), which can be employed following all types of social situations and includes both trait and state forms. DESIGN AND METHOD: Over two studies (study 1, N = 220; study 2, N = 199), we explored and confirmed the factor structure of the scale with student samples. RESULTS: For each form of the scale, we found and confirmed that a higher-order, general PEP factor could be inferred from three sub-domains (intensity, frequency, and self-judgment). We also found preliminary evidence for the convergent, concurrent, discriminant/divergent, incremental, and predictive validity for each version of the scale. Both forms of the scale demonstrated excellent internal consistency and the trait form had excellent two-week test-retest reliability. CONCLUSION: Given the utility and versatility of the scale, the PEPI may provide a useful alternative to existing measures of PEP and rumination.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».