Properties of the Problematic Pornography Consumption Scale (PPCS-18) in community and subclinical samples in China and Hungary
Notice bibliographique
Résumé
Several scales assessing problematic pornography use (PPU) are available. However, in most previous studies, primarily nonclinical and Western samples were used to validate these scales. Thus, further research is needed to validate scales to assess problematic pornography use across diverse samples, including subclinical populations. The aim of the present study was to examine and compare the psychometric properties of the PPCS-18 in Hungarian and Chinese community samples and in subclinical men. A sample of Chinese community men (N1 = 695), a sample of subclinical men who were screened for PPU using the Brief Pornography Screen (N2 = 4651), and a sample of Hungarian community men (N3 = 9395) were recruited to investigate the reliability and validity of the PPCS-18. Item-total score correlation, confirmatory factor analyses, reliability, and measurement invariance tests showed that the PPCS-18 yielded strong psychometric properties among Hungarian and Chinese community men and indicated potential utility in the subclinical men. The network analytic approach also corroborates that the six factors of the PPCS-18 can reflect the characteristic of the participants from different cultural contexts, and participants from community and subclinical populations. In sum, the PPCS-18 demonstrated high generalizability across cultures and community and subclinical men.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».