Measuring Stigma related to People with Albinism in Tanzania: A Cultural Validation Study of the EMIC-CSS and SDS among Adults
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: People with albinism in Tanzania are severely stigmatised. A measurement tool to assess this stigmatisation among adults is lacking. This research aimed at the cultural validation of two Scales to measure stigma related to albinism: The Albinism Social Distance Scale (A-SDS) and the Albinism Explanatory Model Interview Catalogue Community Stigma Scale (A-EMIC-CSS).Method: Conceptual, item, semantic and operational equivalences were evaluated through focus groups and interviews. A pilot study among adults attending religious institutes, as a representation of Tanzanian society, was conducted to assess the measurement equivalence. There were 101 respondents for the test and 79 respondents for the re-test.Results: Conceptual, item, semantic and operational equivalences of the Scales are sufficient. In terms of measurement equivalence, the internal consistency of the A-SDS and A-EMIC-CSS are adequate. However, social desirability should be taken into account when interpreting the findings.Conclusion and Implications: The insights provided by this article can aid in the development of tools to measure stigma cross-culturally and across stigmatising conditions. The combination of the two Scales for short and long-term effect measurement is recommended.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».