Assessing one’s sense of normalcy: psychometric properties of the subjective normalcy inventory
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Individuals facing a personal challenge, such as age-related memory changes, may feel that their experiences are abnormal or pathological. Previous qualitative research on a group intervention that focuses on memory changes in older adulthood revealed that one of the greatest benefits derived by participants was the realization that their experience with memory changes was normal. In order to quantify this experience, we developed and validated a new measure, the 26-item Subjective Normalcy Inventory (SNI).Method Reliability and validity were assessed with a sample of 167 community-dwelling adults between the ages of 55 and 90. Questionnaire responsiveness was assessed with an additional sample of 29 older adults who completed a 5-session memory intervention program known to cultivate normalization.Results The SNI exhibited a two-factor structure, excellent test-retest reliability, ICC = .79, excellent internal consistency, Cronbach’s α = .91, and good convergent, |rs| = .46−.58, and discriminant, rs = .02–.06, validity. The measure was also responsive to change, as participants who completed the memory intervention program reported a greater sense of normalcy relative to nonintervention controls, η2p = 0.17.Conclusion The SNI has the potential to provide novel and useful outcome information for interventions designed to improve one’s sense of normalcy and may be applied in both clinical and research settings. The SNI can also be modified, validated, and used to assess subjective normalcy with respect to other personal challenges outside of memory and attention changes.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».