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Enregistrement W4382918617 · doi:10.1080/00223891.2023.2224873

Analyzing the Factor Structure of the Toronto Empathy Questionnaire: Dimensionality, Reliability, Validity, Measurement Invariance and One-Year Stability of the German Version

2023· article· en· W4382918617 sur OpenAlexaffabout
Tobias Janelt, Tobias Altmann, R. Nathan Spreng, Marcus Roth

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality Assessment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésPsychologyEmpathyConfirmatory factor analysisDiscriminant validityConstruct validityGermanExploratory factor analysisPsychometricsPersonalityBig Five personality traitsSocial psychologyDevelopmental psychologyStructural equation modelingInternal consistencyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(TEQ; Spreng et al., Journal of Personality Assessment, 91(1), 62-71 (2009)) was developed as a brief unidimensional tool by statistically forming a consensus from existing measures of the construct. The present study aimed to (1) validate a German version of the TEQ, and (2) contribute empirical evidence to the ongoing debate regarding a singular versus multidimensional factor structure of the TEQ. One cross-sectional and two longitudinal studies were performed, with a total of 1,075 participants. Our initial exploratory factor analyses suggested either a one- or a two-factor structure (with the two-factors clustering straight and reverse-scored items); the two-factor model outperformed the one-factor model using confirmatory factor analyses. However, after negated items were replaced by positively reworded alternatives, both models fit the data equally well. A comparison of the correlation patterns with numerous external measures indicated that a second factor of the TEQ is a methodological artifact of item wording. Finally, a unidimensional TEQ scale showed sufficient internal consistency, two-week test-retest reliability, one-year stability, as well as convergent and discriminant validity with measures of empathy, emotion recognition, emotion regulation, altruism, social desirability, and the Big Five personality traits.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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