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Enregistrement W2768729395 · doi:10.5430/jnep.v8n3p72

Validation of the multidimensional sense of humor scale in people with chronic kidney disease

2017· article· en· W2768729395 sur OpenAlexvenueno aff
Luís Sousa, Cristina María Alves Marques-Vieira, Sandy Severino, Juan Luis Pozo Rosado, Ana Vanessa Antunes, Helena José

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaPsychologyClinical psychologyAffect (linguistics)Scale (ratio)Exploratory factor analysisHemodialysisKidney diseaseSense of humorPsychometricsSocial psychologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multidimensional Sense of Humor Scale (MSHS) was developed by Thorson and Powell and it was validated in Portuguese, but not in people with chronic kidney disease (CKD). This study examined the psychometrics of the MSHS in people with CKD on hemodialysis. A random sample of 171 people with CKD undergoing hemodialysis was selected. Exploratory Factor Analysis revealed a structure with three factors, “Humor Production and Social Use of Humor”, “Adaptive Humor and Appreciation Humor” and “Attitude Towards Humor”, with Alpha Cronbach values of 0.93, 0.90 and 0.83 respectively. It revealed stability in both interview and questionnaire methods. It showed moderate positive correlations with Positive Affect, Subjective Happiness and Wellbeing Personal Index, and moderate negative correlation with Negative Affect. Therefore, MSHS shows evidence of being a valid, reliable and reproducible scale either by questionnaire or interview.

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)0,000
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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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