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Enregistrement W4313453989 · doi:10.1177/10731911221141870

Development, Factor Structure, and Psychometric Validation of the Impostor Phenomenon Assessment: A Novel Assessment of Impostor Phenomenon

2023· review· en· W4313453989 sur OpenAlexaff
Deanna L. Walker, Donald H. Saklofske

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenonPsychologyConceptualizationConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisConstruct validityConstruct (python library)PsychometricsReliability (semiconductor)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyStructural equation modelingArtificial intelligenceEpistemologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite growing attention surrounding impostor phenomenon (also known as "imposter syndrome"), recent reviews have suggested that current measures may be inadequate in capturing the complex and multifaceted nature of this construct. The objective of the current studies was to clarify the theoretical conceptualization of impostor phenomenon based on experiences in an achievement-oriented setting. We conducted a review of the literature and developed an item pool for a novel impostor phenomenon assessment (IPA) (Study 1). Exploratory factor analyses (Study 1) and confirmatory factor analyses (Study 2) assessed this initial item pool to determine the factor structure and initial psychometric properties of the preliminary IPA (Studies 2 and 3). Our findings offer preliminary evidence for the reliability and validity of the IPA as a novel measure of impostor phenomenon.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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