The investigation of psychometric properties of the Persian version of personality inventory for DSM-5 (PID-5) in soldiers
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: The Personality Inventory for DSM�5 (PID�5) was created to aid a trait-based diagnostic system for personality disorders (PDs) in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (5th ed. DSM�5). Given the need for access to reliable diagnostic instruments of mental disorders in Persian language for military personnel, the present study was designed to translate and determine the reliability and internal consistency of the Personality Inventory for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5th Edition (PID-5) instrument in soldiers. Methods: This study had a cross-sectional design. The research sample was 401 Iranian army soldiers. PID-5 was translated via forward and backward translation method (English-Persian). Soldiers then completed the questionnaire. The data were analyzed by SPSS-16. Results: Total Cronbach's alpha coefficient for Traits and Domains was 0.93 and 0.88, respectively. The range of obtained Cronbach's alpha for 24 facets were 0.60 to 0.82. which is considered acceptable and the lowest alpha was observed for suspiciousness (0.50). The range of Cronbach's alpha coefficient for Domains was 0.71 (Antagonism) to 0.84 (Psychoticism). Conclusion: The Persian version of PID-5 instrument had good reliability and internal consistency for the evaluation of personality traits. PID-5 may be used with confidence in the research and diagnosis of personality traits in the military setting. © 2018 University of Toronto Press Inc. All Rights Reserved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».