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Enregistrement W3216864607 · doi:10.1037/pas0001086

Are cross-cultural shyness comparisons valid? Testing invariance with multigroup CFA and the alignment method across eastern and western cultures.

2021· article· en· W3216864607 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoxue Kong, Christina A. Brook, Junsheng Liu, Louis A. Schmidt

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShynessMeasurement invariancePsychologyConstruct (python library)Construct validityPersonalityConfirmatory factor analysisMachiavellianismCross-cultural studiesTemperamentScale (ratio)Social psychologyEquivalence (formal languages)Developmental psychologyPsychometricsBig Five personality traitsStructural equation modelingAnxietyStatisticsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 995, 30.8% male). In the first instance, we used the well-established multigroup confirmatory factor analysis (MGCFA) to show that there was measurement noninvariance in the one factor shyness scale across the two countries and the two countries by sex. We further examined the issue of noninvariance using the newer alignment method, an approach providing detailed information on noninvariance for each country model by parameter (across intercepts and loadings) as an alternative to the MGCFA restrictive assessment of whole scale construct validation. The findings suggested acceptable approximate invariance in the shyness scale to support an unbiased comparison of mean levels between the two countries and the two countries by sex. Chinese young adults had significantly higher mean levels of shyness than Canadian young adults. Despite some limited noninvariance, we were able to conclude that the underlying construct of shyness as measured in this study was equivalent across Chinese and Canadian cultures. Findings illustrated the difficulties and importance of first establishing fundamental measurement properties and equivalence in personality constructs before inferring cross-cultural universality in complex traits and characteristics. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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