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Enregistrement W2768881033 · doi:10.1037/ipp0000042

Adaptation of Assessment Scales in Cross-National Research: Issues, Guidelines, and Caveats

2015· article· en· W2768881033 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Perspectives in Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquivalence (formal languages)CriticismScale (ratio)Set (abstract data type)Adaptation (eye)PsychologyComputer scienceManagement scienceData sciencePolitical scienceMathematicsGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, over the past 2 decades, there has been a growing interest in cross-national comparisons. This activity, in turn, has precipitated an escalating number of assessment scales being translated into other languages for use in countries and cultures that differ from those of the original scales (typically developed and normed in the United States). Recent criticism of these translated scales has highlighted the singularity of focus on linguistic equivalence albeit with little to no regard for equivalence of the measured constructs, relevance of item content, familiarity with item format, and insufficient rigor of the methodological strategy, thereby leading to serious biasing effects that ultimately yield a multiplicity of complexities in cross-national research and practice. Intended as an aid to researchers confronted with the task of translating and adapting an assessment scale for use in a country and culture that differs from that of the original scale, this article (a) highlights the critical importance of equivalence as it relates to the translated and adapted scale, in addition to the construct(s) it is designed to measure, (b) identifies the major threats to such equivalence and exemplifies several ways by which they can bias cross-national comparisons, (c) outlines a recommended series of psychometric analytic stages that can lead to both a close translation and a rigorously adapted assessment scale, (d) describes and explicates the hierarchical set of steps necessary in testing equivalence of the adapted instrument within and across national groups, and (e) presents the advantages and disadvantages of the adaptation approach recommended for use in this article.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,902
Tête enseignante GPT0,723
Écart entre enseignants0,179 · 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