The PERMA + 4 Short Scale: A Cross-Cultural Empirical Validation Using Item Response Theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A substantial body of empirical research has used the positive emotions, engagement, relationships, meaning, accomplishment (PERMA) framework to measure building blocks of well-being across diverse samples and cultures, with most studies using the 23-item PERMA-Profiler (Butler & Kern, 2016) or a workplace variant. Donaldson and Donaldson (2021a) added four additional domains (physical health, mindset, environment, economic security; PERMA + 4). Psychometric development and testing of the original, translated, and variant versions of the measure have relied on Classical Test Theory approaches, such as factor analytic methods. In the workplace, valid, brief measures are critical. The current study used item response theory to analyze data from a large sample of Canadian (n = 1,003) and Australian (n = 942) employees to create a 9-item short scale of PERMA + 4. A graded response model showed good item discrimination (a > 1.40), and similar test information compared to the full measure. A short scale of PERMA + 4 will be useful for future studies of the building blocks of well-being and positive functioning, as well as for evaluating well-being programs and interventions within the workplace.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».