Cross-Cultural Validation of the Compulsive Internet Use Scale in Four Forms and Eight Languages
Notice bibliographique
Résumé
The 14-item Compulsive Internet Use Scale (CIUS) is one of the most frequently internationally adapted psychometric instruments developed to assess generalized problematic Internet use. Multiple adaptations of this instrument have led to versions in different languages (e.g., Arabic and French), and different numbers of items (e.g., from 5 to 16 items instead of the original 14). However, to date, the CIUS has never been simultaneously compared and validated in several languages and different versions. Consequently, the present study tested the psychometric properties of four CIUS versions (i.e., CIUS-14, CIUS-9, CIUS-7, and CIUS-5) across eight languages (i.e., German, French, English, Finnish, Spanish, Italian, Polish, and Hungarian) to (a) examine their psychometric properties, and (b) test their measurement invariance. These analyses also identified the optimal versions of the CIUS. The data were collected via online surveys administered to 4,226 voluntary participants from 15 countries, aged at least 18 years, and recruited from academic environments. All brief versions of the CIUS in all eight languages were validated. Dimensional, configural, and metric invariance were established across all languages for the CIUS-5, CIUS-7, and CIUS-9, but the CIUS-5 and CIUS-7 were slightly more suitable because their model fitted the ordinal estimate better, while for cross-comparisons, the CIUS-9 was slightly better. The brief versions of the CIUS are therefore reliable and structurally stable instruments that can be used for cross-cultural research across adult populations.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».