Further Support for the Psychometric Properties of the Farsi Version of Perth Alexithymia Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Alexithymia is defined as the lack of words to describe emotions and is associated with different psychopathologies. Various tools have been developed for measuring alexithymia; each has its limitations. A new questionnaire, Perth Alexithymia Questionnaire (PAQ), was developed to simultaneously assess positive and negative dimensions. Validation of such a tool in different cultures allows cross-cultural health psychology studies and facilitates knowledge transfer in the field. We aimed to examine the psychometric features of the PAQ in the Farsi-speaking population in Iran. Four-hundred-twenty-nine university students were asked to complete the PAQ, the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Beck Depression Inventory (BDI-II), Beck Anxiety Inventory (BAI), and emotion regulation questionnaire (ERQ). Concurrent validity, discriminant validity, internal consistency, and test-retest reliability and factor structure were investigated. Confirmatory factor analysis showed a five-factor model identical to the original questionnaire. The questionnaire indicated good internal consistency (0.82 < α < 0.94). Test-retest reliability was acceptable for all subscales. The correlations between PAQ and its subscales with BDI-II, BAI, and TAS, and expression suppression subscale of ERQ were strong for concurrent validity. Concerning the discriminant validity, PAQ and its subscales were not correlated with reappraisal subscales of ERQ. The present findings suggest that the Farsi version of PAQ has strong psychometric properties and is appropriate for use in the Farsi-speaking 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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».