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Enregistrement W2939189126 · doi:10.1177/0091647119837018

Measuring Ministry-Specific Stress and Satisfaction: The Psychometric Properties of the Positive and Negative Aspects Inventories

2019· article· en· W2939189126 sur OpenAlexaff
Wanda Malcolm, Karen Coetzee, Elizabeth A. Fisher

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychology and Theology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensTouchstone Exploration (Canada)University of TorontoWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChristian ministryPsychologyConstruct validityReliability (semiconductor)Social psychologyConstruct (python library)Life satisfactionApplied psychologyPsychometricsClinical psychologyPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article outlines the creation and validation of a pair of questionnaires that measure both the intensity of potentially positive and negative aspects of Christian ministry life, and the frequency with which these aspects occur. These measures of ministry-specific stress and satisfaction identify life-giving and life-eroding aspects of ministry life that are not typically shared with secular professions and occupations, and also help capture the aspects that either overlap with or differentiate between those who minister inside traditional church settings and those involved in community-based or parachurch ministries. Psychometric testing of the Positive Aspects Inventory (PAI) and Negative Aspects Inventory (NAI) was conducted in two phases. The first phase involved an item and subscale refinement and reliability investigation. The second phase entailed a validity investigation regarding each construct claimed to be measured by the questionnaires, and the establishment of meaningful score ranges for interpretative purposes. The resulting measures have empirical validity and have potential usefulness in further investigations of ministry life wellbeing and stress.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,265 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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