Validation and measurement invariance of the Inventory of Callous-Unemotional Traits in Chinese incarcerated and normative samples.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the factor structure and psychometric properties of the Inventory of Callous-Unemotional Traits (ICU) in a large sample of incarcerated Chinese male inmates and its measurement invariance with an independent normative sample of Chinese adults. We further investigated the external validity of the ICU in the incarcerated sample. HYPOTHESES: We hypothesized that the short forms of ICU would (a) provide a better model fit and greater internal consistency than the original 24-item ICU, (b) demonstrate measurement invariance between incarcerated and normative samples, and (c) show satisfactory external validity with a variety of external criterion measures. METHOD: A sample of incarcerated Chinese men (N = 498; M age = 33.14) and a normative sample of Chinese adults (N = 168; M age = 23.45, 41% male) self-reported on the ICU. The incarcerated sample also self-reported multiple psychosocial external measures. RESULTS: A short form of the ICU containing 11 items with two correlated factors (Callousness and Uncaring) demonstrated superior model fit, internal consistency, scalar invariance across the two samples, and external validity. CONCLUSIONS: Rigorously and accurately measuring callous-unemotional (CU) traits in Asian populations will enable future research to further understand how these traits develop over the life span, as well as their clinical and forensic implications. (PsycInfo Database Record (c) 2021 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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».