Recommendations for Adjudicating Among Alternative Structural Models of Psychopathology
Notice bibliographique
Résumé
Historically, researchers have proposed higher-order factors to explicate the structure of psychopathology, including Externalizing, Internalizing, Fear, Distress, Thought Disorder, and a general factor. Despite extensive research in this domain, the underlying structure of psychopathology remains unresolved. Here, we examine several issues in adjudicating among structural models of psychopathology. Using simulations and analyses of the extant literature, we contrast the model-based reliability of alternative structural models of psychopathology and highlight shortcomings of conventional model-fit indices for such adjudication. We propose alternative criteria for evaluating and contrasting competing structural models, including various model characteristics (e.g., the magnitude and consistency of factor loadings and their precision), the consistency and sensitivity of factors to their constituent indicators, and the variance explained in and patterns of associations with relevant variables. Using these criteria as adjuncts to conventional fit indices should become standard practice and will greatly facilitate adjudication among alternative structural models of psychopathology.
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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 | 0,359 | 0,760 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».