Translation and validation in Brazilian Portuguese of the reactions to homosexuality scale
Notice bibliographique
Résumé
Internalized homonegativity results from the acceptance of negative attitudes about one's same-sex orientation, which has negative consequences for the health of gay, bisexual and other men who have sex with men (GBM). We translated the 7-item Reactions to Homosexuality Scale (RHS) to Brazilian Portuguese and assessed its factor structure, validity and reliability. The first step included the translation, back-translation, evaluation, peer review, and pre-testing of the scale. Then, we piloted the scale in two convenience samples of adult Brazilians recruited online during October 2019 and February to March 2020 through advertisements on Grindr and Hornet, respectively. The largest sample was randomly split into two groups for exploratory factor analysis (EFA) then confirmatory factor analysis (CFA). Criterion and construct validity were assessed via correlations between scale scores and study variables. A total of 5573 GBM (sample 1: 218; sample 2: 5355) completed the RHS. EFA (N = 2652) yielded two eigenvalues greater than one (Factor 1: 3.5 and Factor 2: 1.1). A one-factor solution provided the most interpretable model based on examination of scree plot and item factor loadings (χ2(14) = 1373.1, p < 0.001; CFI = 0.89; TLI = 0.84; RMSEA = 0.19; SRMS = 0.09). Though one-factor CFA showed moderate fit, freeing errors terms to covary, based on item content and interpretation, significantly improved model fit (χ2(12) = 309.1, p < .001; CFI = 0.97; TLI = 0.96; RMSEA = 0.09; SRMR = 0.02). As hypothesized, men who did not self-identify as gay (mean score 17.9 compared to those self-identifying as gay: 11.8) and men who reported no sex with men in the past 6 months (mean score 12.6 compared to those who reported sex with men: 10.6) scored higher reflecting higher internalized homonegativity. The RHS was effectively translated and validated in Brazilian Portuguese and can be used to evaluate the role of internalized homonegativity on GBM's health, as well as its impact on the uptake of HIV prevention technologies.
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 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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».