Re-testing the psychometric properties of the Fear of COVID-19 Scale (FCV-19s)
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has brought about multi-faceted effects, including deleterious physical and mental health concerns. Fear of COVID-19 appears to result in varying mental and psychological symptoms among those in contact to patients with the disease. The study aimed to test the psychometric properties of the Fear of COVID-19 Scale (FCV-19s) in accurately measuring fear brought by the pandemic. One-hundred nineteen (119) hospital staff who were nurses currently working in private and/or public hospitals in Pampanga, who has had previous and/or current contact with COVID-19 patients, and are in optimal mental health state, were purposefully selected to participate in this study. Methodological research was employed to statistically test the psychometric properties of FCV-19s using exploratory factor analysis to test factor structure; Cronbach’s alpha to test internal reliability; and Pearson r with the Depression, Anxiety, and Stress Scale (DASS-21) to test concurrent validity. Statistical tests of the FCV-19s showed a single-factor structure, a Cronbach’s alpha score of 0.884, and a moderate correlation with DASS-21 (0.428). The present study was able to confirm the unidimensional construct, reliability, and concurrent validity of FCV-19s. Results contribute to the body of knowledge in terms of the accurate assessment of fear brought by the COVID-19.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».