Quality of Life in Personal Social Ecosystems: Further Psychometric Evaluation and Hungarian Adaptation of the Experience in Personal Social Systems Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Hunger et al. (2014, 2015, 2017) developed the Experience in Personal Social Systems Questionnaire (EXIS.pers) to assess individuals’ perceived functioning in their personal ecosystems. Aims: The present study aims to 1) provide further data regarding this instrument’s psychometric characteristics that have not yet been investigated, as well as 2) describe the scale’s Hungarian adaptation. Methods: The present data set consisted of 400 questionnaires of 182 individuals recruited from the general population (83.8% female, Mage = 39.8 years, SDage = 9.3 years) participating in repeated assessments. The Brief Symptom Inventory, the SCOFF screening test, the Patient Health Questionnaire-15, the Meaning in Life Questionnaire, and the WHO Well-being Index were used to investigate construct validity. Results: A bifactor structure of the EXIS.pers fitted the data best according to the confirmatory factor analytic models. The results confirmed the scalar invariance of the best fitting bifactor model across both sex and time. Internal consistency of both the subscale and total scores was good according to both traditional (Cronbach’s alpha) and more advanced (omega) indicators. Test-retest reliability with one- and five-month time lag was appropriate, as well. EXIS.pers scores showed significant inverse association with all 13 indicators of psychopathology and positive associations with both indicators of positive mental health suggestive of appropriate validity. Conclusions: The results indicate that the EXIS.pers can be used with confidence when comparing men and women or in studies involving repeated-measures designs, and that the Hungarian version serves as a reliable and valid adaptation of the original instrument.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».