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Enregistrement W4226176427 · doi:10.1371/journal.pone.0266200

Establishing the psychometric properties of constructs from the conceptual ‘Settlement Services Literacy’ framework and their relationship with migrants’ acculturative stress in Australia

2022· article· en· W4226176427 sur OpenAlexaff
André M. N. Renzaho, Michael Jay Polonsky, Ahmed Shahriar Ferdous, Adnan Yusuf, Julianne Abood, Bukola Salami, Kerry Woodward, Julie Green

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésConfirmatory factor analysisSnowball samplingPsychologyExploratory factor analysisConstruct validityNomological networkScale (ratio)Structural equation modelingCompetence (human resources)Convergent validityStatisticsSocial psychologyApplied psychologyPsychometricsClinical psychologyMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective migration often requires supports for new arrivals, referred to as settlement services. Settlement services literacy (SSL) is key to ensuring new migrants have the capability to access and utilise the information and services designed to support the resettlement process and achieve positive settlement outcomes. To date, however, no research has sought to empirically validate measures of SSL or to assess individual migrants' levels of SSL. The aim of this study was to establish the psychometric properties of constructs from the conceptual SSL framework. DESIGN: Using a snowball sampling approach, trained multilingual research assistants collected data on 653 participants. The total sample was randomly divided into two split-half samples: one for the exploratory factor analysis (EFA; N = 324) and the other for the confirmatory factor analysis (CFA; N = 329) and scale validation. The final SSL scale included 30 questions. The full data set was used to test the nomological validity of the scale regarding whether the components of SSL impact on migrants' level of acculturative stress. RESULTS: The EFA yielded five factors: knowledge (eight items, α = 0.88), empowerment (five items, α = 0.89), competence (four items, α = 0.86), community influence (four items, α = 0.82), and political (two items, α = 0.81). In the CFA, the initial model demonstrated a poor to marginal fit model. Its re-specification by examining modification indices resulted in a good model fit: CMIN/DF = 3.07, comparative fit index = 0.92, root mean square error of approximation = 0.08 and standardised root mean square residual = 0.07, which are consistent with recommendations. All the path coefficients between the second-order construct (SSL) and its five dimensions (knowledge, empowerment, competence, community influence and political) were significant at an α = .05 level, giving evidence for the validity of different SSL dimensions. We found that SSL is significantly related to migrants' acculturative stress (β = - 0.39, p < 0.05) in the nomological model. CONCLUSIONS: The study provides evidence of the construct validity and reliability of the SSL tool. It provides the basis for integrating the measures of SSL into evaluation of settlement services. This will allow for more effective decision-making in designing and implementing settlement services as well as funding and service agreements to address any deficiencies.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations5
Publié2022
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