The Anti-Mattering Scale: Development, Psychometric Properties and Associations With Well-Being and Distress Measures in Adolescents and Emerging Adults
Notice bibliographique
Résumé
Previous work has focused on positive feelings of mattering, which pertain to the human need to feel significant. In the current article, we examine a complementary yet distinct construct involving feelings of not mattering that may arise from being marginalized and experiences that heighten a sense of being insignificant to others. We also describe the development, validation, and research applications of the Anti-Mattering Scale. The Anti-Mattering Scale (AMS) is a five-item inventory assessing feelings of not mattering to other people. Psychometric analyses of data from samples of emerging adults and adolescents confirmed that the AMS comprises one factor with high internal consistency and adequate validity. Our findings suggest that individuals who feel like they do not matter to others have a highly negative self-view, insecure attachment, and perceived deficits in meeting key psychological needs. Analyses established that links between elevated AMS scores and levels of depression, social anxiety, and loneliness. Most notably, scores on this new measure predicted unique variance in key outcomes beyond the variance attributable to other predictors. Overall, these results attest to the research utility and clinical potential of the AMS as an instrument examining the tendency of certain people to experience a profound sense of not mattering to others in ways that represent a unique source of risk, social disconnection, and personal vulnerability.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».