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Enregistrement W4311646521 · doi:10.3389/fpsyg.2022.1051661

Measuring self-as-context in Chinese college students: Validity and reliability of the Chinese version of self-as-context scale (C-SACS)

2022· article· en· W4311646521 sur OpenAlexaff
Shuanghu Fang, Mingjie Huang, Yiyi Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Scale (ratio)Reliability (semiconductor)Social psychologyApplied psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To examine the validity and reliability of the Chinese version of the Self-as-Context Scale (SACS) in college students. Method We used convenience sampling to recruit 708 Chinese college students. All participants completed the SACS and 343 of them were asked to complete the validation questionnaires (Satisfaction with Life Scale, Peace of Mind Scale, Acceptance and Action Questionnaire-II, Mindful Attention Awareness Scale, Cognitive Fusion Questionnaire-Fusion, and Depression Anxiety Stress Scale-21) at the same time. We conducted items analysis, exploratory factor analysis (EFA), confirmatory factor analysis (CFA), measurement invariance test, correlation analysis, regression analysis, and internal consistency reliability analysis. After 3 weeks, 217 participants filled out the SACS again to assess the test–retest reliability. Results The exploratory factor analysis showed that the SACS consisted of two factors (Centering and Transcending), with a total of 9 items. The confirmatory factor analysis demonstrated that the two-factor structure fit well ( χ 2 = 55.40, df = 22, CFI = 0.977, TLI = 0.963, RMSEA = 0.065, SRMR = 0.032). According to the results of the measurement invariance tests, configural invariance, metric invariance, scalar invariance, and strict invariance of the 2-factor model, the C-SACS scores were comparable across genders. Additionally, the C-SACS total score and its subscale scores were significantly positively correlated with positive indicators of mental health (life satisfaction, affective well-being), significantly negatively correlated with negative emotions (depression, anxiety, stress), significantly negatively correlated with experiential avoidance and cognitive fusion (except for the Transcending factor), and significantly positively correlated with mindful attention and awareness. Regression analysis results revealed that the C-SACS surpasses the incremental effectiveness of AAQ-II and CFQ-F in predicting different psychological health indicators. The Cronbach’s α coefficients of the C-SACS and two subscales were 0.88 [0.71, 0.90], 0.80 [0.87, 0.90] and 0.85 [0.83, 0.88] and McDonald’s ω = 0.88 [0.87, 0.90], ω = 0.80 [0.78, 0.83], ω = 0.85[0.83, 0.88]. The test–retest reliability (ICC) was 0.73 and 0.72, respectively. Conclusion The results of our study suggest that the Chinese version of SACS has good reliability and validity in Chinese college students.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,316
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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