Self–Compassion is Best Measured as a Global Construct and is Overlapping with but Distinct from Neuroticism: A Response to Pfattheicher, Geiger, Hartung, Weiss, and Schindler (2017)
Notice bibliographique
Résumé
Pfattheicher and colleagues recently published an article entitled ‘Old Wine in New Bottles? The Case of Self–compassion and Neuroticism’ that argues the negative items of the Self–compassion Scale (SCS), which represent reduced uncompassionate self–responding, are redundant with neuroticism (especially its depression and anxiety facets) and do not evidence incremental validity in predicting life satisfaction. Using potentially problematic methods to examine the factor structure of the SCS (higher–order confirmatory factor analysis), they suggest a total self–compassion score should not be used and negative items should be dropped. In Study 1, we present a reanalysis of their data using what we argue are more theoretically appropriate methods (bifactor exploratory structural equation modelling) that support use of a global self–compassion factor (explaining 94% of item variance) over separate factors representing compassionate and reduced uncompassionate self–responding. While self–compassion evidenced a large correlation with neuroticism and depression and a small correlation with anxiety, it explained meaningful incremental validity in life satisfaction compared with neuroticism, depression, and anxiety. Findings were replicated in Study 2, which examined emotion regulation. Study 3 established the incremental validity of negative items with multiple well–being outcomes. We conclude that although self–compassion overlaps with neuroticism, the two constructs are distinct. © 2018 European Association of Personality Psychology
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».