Assessing the psychometric properties of a modified global wellbeing measure in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
We live in a world faced by unprecedented environmental change. As such, it is difficult to fathom how we might define, measure, and monitor related impacts on population wellbeing. This is especially the case in low to middle income countries that lack holistic national wellbeing measures but are the most impacted by global environmental changes. As part of a larger research program that aims to develop a Global Index of Wellbeing (GLOWING), this paper reports the assessment of the psychometric properties of a community wellbeing measure, using Ghana as a case study. Informed by the ecosocial and capabilities frameworks and in-depth qualitative and focus group discussions, survey data (n = 1036) were collected from three regions in Ghana to assess population wellbeing across several domains. Using structural equation modelling, psychometric properties of this modified wellbeing measure were tested to show the relative contribution of each domain to overall wellbeing. Pathways between domains and overall wellbeing were also investigated. The modified wellbeing measure showed good sensitivity, validity, and reliability which makes it suitable as a valuable tool for measuring wellbeing in Ghana and perhaps other LMIC settings. Furthermore, while the range of wellbeing constructs showed significance across the three regions studied, their relative importance differed, underscoring the importance of place to the measurement of wellbeing. Multivariate analysis shows a multiple range of factors [living conditions, sense of community, perception of environmental quality and political participation] were associated with wellbeing, requiring innovative, flexible and action-oriented approaches to improving population wellbeing. In this regard, we propose modifications to the scale to enable it to capture the role of place, while allowing for comparisons across space.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».