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Enregistrement W4206980958 · doi:10.1177/00221678211072450

Existential Meaninglessness Scale: Scale Development and Psychometric Properties

2022· article· en· W4206980958 sur OpenAlexaff
P. F. Jonah Li, Y. Joel Wong, Keiko M. McCullough, Ling Jin, Chiachih D. C. Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Humanistic Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExistentialismPsychologyDeath anxietyConfirmatory factor analysisConstruct validityScale (ratio)Exploratory factor analysisInternal consistencySocial psychologyClinical psychologyAnxietyPsychometricsStructural equation modelingEpistemologyStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grounded in a tripartite existential meaninglessness model, the authors developed the 18-item Existential Meaninglessness Scale (EMS) to assess one’s concern and anxiety of existential meaninglessness. Across three samples, the EMS’s factor structure and evidence of convergent, criterion-related, and incremental validity, internal consistency, and test–retest reliability were examined. Exploratory factor analyses demonstrated three dimensions of the EMS: incomprehension, purposelessness, and insignificance. Confirmatory factor analyses revealed that a bifactor model was a better fit to the data than other models. The bifactor model provided evidence for a general factor and measurement invariance. Ancillary bifactor indices indicated EMS’s unidimensionality. Findings of bivariate correlations and hierarchical regression analyses provided evidence for different aspects of construct validity and internal consistency. Both the Concern and Anxiety measures of the EMS positively predicted depressive symptoms and suicide ideation above and beyond the effects of general existential meaninglessness, general feelings of anxiety, and presence of meaning in life. Based on the findings, the authors discuss future research directions on existential meaninglessness using the EMS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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