Development of a short form of the compulsive internet use scale in <scp>Switzerland</scp>
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study aims to develop a short form of the compulsive internet use scale (CIUS), which can be used in multitopic and general population health surveys and is invariant across different sexes, linguistic regions, and ages. METHODS: Two general population surveys from 2013 and 2015 were used as learning (n = 1,371) and validation samples (n = 1,550), respectively. Reducing items from the original CIUS was based on the following: (a) correlated errors between items, (b) differential item functioning, and (c) measurement invariance. Methods used item response theory and latent confirmatory factor analysis for ordinal variables. RESULTS: The eight-item short form maintained the five dimensions of the original scale and was metric and mostly scale invariant for sex, region, and age. It fell marginally short of scale invariance (ΔCFI < 0.01) for regions in the learning sample and for sexes in the validation sample (both ΔCFI = 0.013, p < 0.01). Root mean square error of approximation was 0.045 and 0.036, and comparative fit index was 0.989 and 0.995, in the learning and validation samples, respectively, showing excellent fit of the model to data. Correlations with the full scale were r = 0.966 (learning) and r = 0.969 (validation). CONCLUSION: If the full 14-item CIUS is a valid, reliable screening instrument, then the short eight-item form is too, and can be used in multitopic, general population health surveys.
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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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle