Trans-Cultural Validation of the “Academic Flow Scale” (Flow 4D 16) in Arabic Language: Insights for Occupational and Educational Psychology From an Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,009 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».