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Enregistrement W4388135216 · doi:10.2147/prbm.s430455

The General Mattering Scale, the Anti-Mattering Scale, and the Fear of Not Mattering Inventory: Psychometric Properties and Links with Distress and Hope Among Chinese University Students

2023· article· en· W4388135216 sur OpenAlexafffund
Wei Liu, Jeffrey Hugh Gamble, Cui-Hong Cao, Xiao-Ling Liao, I‐Hua Chen, Gordon L. Flett

Notice bibliographique

RevuePsychology Research and Behavior Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Treatments and Assessments
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyScale (ratio)DistressFeelingRasch modelSocial psychologyMainland ChinaAffect (linguistics)Clinical psychologyDevelopmental psychologyChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Mattering is essential to university students' mental health. Feeling valued by others or unimportant can affect their overall well-being. However, most measures for assessing mattering have been developed and tested in Western countries, with limited evaluation of the measures when administered to university students in other regions. This study evaluated the reliability and validity of three mattering-related instruments - the General Mattering Scale (GMS), Anti-Mattering Scale (AMS), and Fear of Not Mattering Inventory (FNMI) among Chinese university students using classical test theory and Rasch analysis. Methods: The study comprised 3594 university students from 19 universities across 13 provinces in mainland China, with a balanced gender distribution of 47.2% females and 52.8% males. Participants' ages ranged from 18 to 37, averaging 20.02 years. Most (78.4%) were in four-year programs, with the rest in three-year programs. The majority were freshmen (54.2%), and 86.3% had siblings. The predominant major was engineering (43.4%), followed by roughly equal representations in science, social science, and literature/art. Results: The three scales showed high reliability and factorial validity, with Rasch analysis confirming their unidimensionality and monotonicity, although 2 of 15 items (one GMS item and one FNMI item) had lower fit. There were no substantial differences in item functioning between male and female respondents. Further analyses indicated that mattering, anti-mattering, and fear of not mattering all explained significant unique variance in levels of hope and distress. Conclusion: All three mattering-related instruments are suitable for assessing Chinese students' mattering, anti-mattering, and fear of not mattering and changes in levels of these mattering dimensions. Moreover, each measure represents a unique element of the mattering construct in terms of associations with levels of hope and distress assessed in during the COVID-19 pandemic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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