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Enregistrement W4385296682 · doi:10.3389/fpsyt.2023.1228179

Factor structure and psychometric properties of the Chinese version of the Odor Awareness Scale

2023· article· en· W4385296682 sur OpenAlexaboutno aff
Binfeng Zhang, Xiuxia Li, Peixuan Tan, Yuxing Liu, Wanyong He, Lu Wang, Shuling Huang, Guanghui Nie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaConfirmatory factor analysisPsychologyExploratory factor analysisOdorIntraclass correlationReliability (semiconductor)Construct validityStructural equation modelingClinical psychologyScale (ratio)PsychometricsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The Odor Awareness Scale (OAS) is a questionnaire that assesses individual differences in awareness of odors in the surrounding environment, which has been shown to be associated with affective symptoms in recent researches. To further research, A Chinese version of the OAS needs to be introduced. Objective To investigate the factor structure and validate the psychometric properties of the OAS. Methods A total of 978 participants from college were randomly allocated into two groups for exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA), respectively. Additionally, the study entailed item analysis and scrutinized internal consistency reliability, test-retest reliability, and concurrent validity. Test-retest reliability was assessed by having 214 participants complete the OAS twice at a one-week interval. Concurrent validity was measured using the Body Odor Sniffing Questionnaire (BOSQ), the Generalized Anxiety Disorder Scale (GAD-7), and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Results EFA identified three factors that best fit the data: odor sensitivity, odor impact, and odor attention. CFA validated a second-order factor model, yielding good fit indices: χ2 / Df = 2.326, RMSEA = 0.052, CFI = 0.911, TLI = 0.900, SRMR = 0.053. The final version of the OAS comprised 27 items and exhibited a commendable internal consistency reliability (Cronbach’s α = 0.913), and a good test-retest reliability, as evidenced by the high Pearson correlation coefficient (r = 0.940) and intraclass correlation coefficient (ICC = 0.940). The OAS was significantly correlated with BOSQ (r = 0.416), GAD-7 (r = 0.155), and TAS-20 (r = −0.081). Conclusion The Chinese version of the OAS demonstrated robust reliability and validity, rendering it a valuable instrument for evaluating odor awareness in the Chinese population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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