Measuring Mindfulness in Black Americans: A Psychometric Validation of the Five Facet Mindfulness Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: Black Americans disproportionately experience higher levels of chronic stress. Mindfulness is a promising, cost-efficient treatment option for reducing stress and related mental health outcomes such as depression and anxiety. The Five Facet Mindfulness Questionnaire (FFMQ) is one of the most widely used tools to measure mindfulness; however, Black American samples have been underrepresented in validation studies of the FFMQ. Consequently, the validity of the FFMQ within Black Americans is unknown. The present study assessed the psychometric properties and nomological network of the original 39-item FFMQ (FFMQ-39) and the short form 15-item FFMQ (FFMQ-15) among a non-clinical, Black American sample in the United States. Methods: In a longitudinal study, 586 Black Americans completed either the FFMQ-39 or the FFMQ-15 at two time points one month apart. Results: Exploratory and confirmatory factor analyses supported a five-factor structure in both questionnaires. Both questionnaires had good fit indices ( RMSEA > .05, SRMR > .05, CFI > .92, TFI > .92) and demonstrated strong test-retest reliability, expected associations with nomological network variables, and invariance across gender, mindfulness meditation experience, depression level, everyday discrimination, lifetime discrimination, household income, ethnic heritage, and skin tone. Conclusion: The results indicate that both the FFMQ-39 and the FFMQ-15 can validly and reliably measure mindfulness in a non-clinical, Black American sample. These findings contribute to cultural generalizability and mindfulness assessment within underrepresented populations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».