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Enregistrement W4311781578 · doi:10.1007/s10862-022-10011-x

The Development and Validation of the Firesetting Questionnaire

2022· article· en· W4311781578 sur OpenAlexaff
Theresa A. Gannon, Mark E. Olver, Emma Alleyne, Helen Butler, Victoria Lister, Caoilte Ó Ciardha, Katie Sambrooks, Nichola Tyler

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychopathology and Behavioral Assessment · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Kent
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisClinical psychologyExploratory factor analysisTest (biology)PsychometricsStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research developed and evaluated a measure to examine fire-specific constructs relevant to fire misuse. In the first study, using UK community members asked to disclose deliberate firesetting, we tested a large pool of theoretically informed questionnaire items. First, we found that 1 in 10 adults reported setting a deliberate fire that they had not been apprehended for. Then, exploratory and confirmatory factor analyses suggested an eight-factor measure with broader coverage of theoretically-informed risk factors, relative to previous measures, and acceptable test item validity and robust internal consistencies. In the second study, we tested the Firesetting Questionnaire with imprisoned men who held a record of firesetting and imprisoned and community comparisons. The findings illustrated psychometric robustness. Our results suggest that the Firesetting Questionnaire has the potential to be a useful clinical tool for highlighting fire-specific treatment needs and informing clinical formulation and associated risk management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,340 · 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.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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