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Enregistrement W2979994917 · doi:10.3389/fpsyg.2019.02330

Trans-Cultural Validation of the “Academic Flow Scale” (Flow 4D 16) in Arabic Language: Insights for Occupational and Educational Psychology From an Exploratory Study

2019· article· en· W2979994917 sur OpenAlexaff
Nasr Chalghaf, Chiraz Azaiez, Hela Krakdiya, Noomen Guelmami, Tania Simona Re, Juan José Maldonado Briegas, Riccardo Zerbetto, Giovanni Del Puente, Sergio Garbarino, Nicola Luigi Bragazzi, Faïrouz Azaiez

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFlow Experience in Various Fields
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyScale (ratio)Confirmatory factor analysisPopulationArabicExploratory factor analysisFlow (mathematics)Social psychologyPsychometricsDevelopmental psychologyStatisticsStructural equation modelingLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As an optimal psychological state, flow represents those moments when everything comes together for the performer. Flow is often associated with high levels of performance and is a positive psychological experience. Aims: Our study aimed to validate the academic flow scale (Flow 4D 16) in Arabic language across Tunisian population, and to test its factor structure, in terms of internal consistency/reliability, predictive validity, and sensitivity. Method: The population is composed of 320 students (139 men and 181 women) belonging to the University of Sfax, with a mean age of 22.26 years. The students voluntarily responded to the scale of academic flow (Flow 4D 16). Both exploratory (EFA) and confirmatory (CFA) factor analyses were performed. Results: The four-dimensional alpha coefficients of the Flow 4D 16 indicate an excellent internal consistency, respectively of .902 (Cognitive), .959 (time), .974 (Ego) and .960 (Well-being). The CFA fit indices were satisfactory. Conclusion: In summary, the 16-items model (original version) showed for all the indices an excellent fit to the theoretical model, confirming the four-dimensional factor structure among Tunisian student population

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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