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Enregistrement W4225830001 · doi:10.1186/s40337-022-00541-w

Psychometric comparison of the Persian Salzburg Emotional Eating Scale and Emotional Eater Questionnaire among Iranian adults

2022· article· en· W4225830001 sur OpenAlexaff
Sahar Ghafouri, Abbas Abdollahi, Wanich Suksatan, Supat Chupradit, Aleiia J. N. Asmundson, Lakshmi Thangavelu

Notice bibliographique

RevueJournal of Eating Disorders · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisScale (ratio)PersianReliability (semiconductor)Content validityConstruct validityValidityClinical psychologyPsychometricsApplied psychologyStructural equation modelingStatisticsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Salzburg Emotional Eating Scale (SEES) and the Emotional Eater Questionnaire (EEQ) are self-reported measures developed to evaluate emotional eating in adults in Western countries. To date, the psychometric properties of the SEES and the EEQ have not been studied among Iranian adults. The aim of the current study is to translate the SEES and the EEQ from English to Persian and examine the psychometric properties of the SEES and EEQ. METHOD: The sample of this study comprised of 489 Iranian adults who completed the SEES and the EEQ questionnaires online. RESULTS: Findings of face, content, and construct validity tests confirmed that the SEES and the EEQ had acceptable validity and appropriate reliability. The results from confirmatory factor analysis showed acceptable goodness-of-fit indices for two measures. CONCLUSION: Results of Average Variance Extracted, Construct Reliability, and goodness-of-fit indices showed that the SEES was better for evaluating emotional eating among Iranian adults than the EEQ.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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