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Enregistrement W3007972234 · doi:10.1108/ijwhm-07-2019-0100

Assessing the factorial structure and internal consistency of the mental fitness and resiliency inventory (MFRI)

2020· article· en· W3007972234 sur OpenAlexaffabout
Patricia Peterson, Bill Morrison, Robert Laurie, Viviane Yvette Bolaños Gramajo, John Brock Morrison

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Workplace Health Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCronbach's alphaConfirmatory factor analysisConstruct (python library)Construct validityStructural equation modelingApplied psychologyFace validityReliability (semiconductor)Mental healthSocial psychologySample (material)Clinical psychologyPsychometricsStatisticsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper explores the use of the mental fitness and resiliency inventory (MFRI) as a tool for the management of workplace health and well-being. The MFRI provides information on the extent to which positive workplace practices are experienced within three mental fitness domains and five resiliency domains. The purpose of this study was to investigate the factorial structure and internal consistency of the MFRI. Design/methodology/approach The MFRI was administered to 1,519 employees in multiple workplace environments in Canada. The factorial structure of the MFRI was examined to conduct confirmatory factor analysis (CFA). In addition to the CFA indexes, the internal consistency of each latent construct was calculated, with results reported using Cronbach's coefficient alpha. Findings The reliability of the MFRI is very high (alpha = 0.973). The fit indexes from the CFA indicate that the model is permissible. The MFRI can be used with confidence to highlight mental fitness and resiliency strengths, as well as areas needing further development in workplace environments. Research limitation/implications Limitations may include the selection of fit indexes upon which to base judgment as to whether the model is satisfactory. Although the MFRI model has been confirmed based on the data from the study sample, there is not yet sufficient data to conclude that the model is a true predictive model. Current and ongoing research will enable elaboration on this matter. In addition, formal documented observations regarding the MFRI's face validity and ease of explanation and understanding of the results may confirm a priori expectations on the part of the users and may strengthen the conclusions from this study. Practical implications Implications for workplaces arising from the validation of the MFRI include a growth in capacity to measure the existence of positive psychology practices within organizational environments and to identify and address areas for needed growth and development. By assessing the prevalence of mental fitness and resiliency practices in workplace environments, reports can be produced that indicate various levels of development and integration of these practices. The application of the MFRI facilitates the use of evidence-informed decision-making in addressing organizational goals related to positive workplace cultures. Originality/value The MFRI is a new, validated instrument that measures the presence of positive practices that contribute to healthy and effective workplace cultures. The results of the MFRI provide workplace health managers with a profile of organizational strengths (practices that are embedded and comprehensive) and areas for development (practices requiring promotion and capacity building) related to mental fitness and resiliency.

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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,496

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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