Cross-validation of the demoralization construct in the Revised NEO Personality Inventory.
Notice bibliographique
Résumé
Demoralization is defined as a pervasive, generalized negative emotional construct present in psychiatric disorders and a variety of medical conditions. Demoralization is also conceptualized as a ubiquitous affective-laden factor common to most forms of psychopathology that increases the magnitude of intercorrelations among putatively distinct psychiatric symptom scales (Tellegen, 1985). Using exploratory structural equation modeling to identify common variance across the revised NEO Personality Inventory (NEO PI-R), a measure of the five-factor model of personality, Noordhof, Sellbom, Eigenhuis, and Kamphuis (2015) constructed an 18-item Demoralization subscale in a Dutch-speaking sample of patients attending a clinic for personality disorders in the Netherlands. In the current study we sought to cross-validate these findings in an English-speaking and diagnostically heterogeneous sample of psychiatric patients (N = 1930) receiving consultation or treatment at a large mental health and addiction center in Canada. Our results support the construct validity of the Demoralization subscale and its capacity to account for demoralization-related variance in the NEO PI-R. We believe these findings support the general tenets of demoralization and the presence of this construct in the NEO PI-R item pool. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».