A guide to exploratory structural equation modeling (ESEM) and bifactor-ESEM in body image research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, assessments of factor validity of body image instruments have relied on exploratory or confirmatory factor analysis. However, the emergence of exploratory structural equation modeling (ESEM), a resurgence of interest in bifactor models, and the ability to combine both models (bifactor-ESEM) is beginning to shape the future of body image research. For these analytic approaches to truly advance body image research, scholars will need to have a deep understanding of their use and application. To facilitate such understanding, we describe ESEM and bifactor-ESEM models for body image researchers and provide them with the tools they need to apply these methods in their own work. Specifically, we provide an overview of ESEM and bifactor-ESEM models, and describe their broad applicability to body image research. Next, we describe how ESEM and bifactor models can be used and, using an existing dataset of responses to the Acceptance of Cosmetic Surgery Scale, demonstrate how ESEM and bifactor-ESEM models can be deployed. To facilitate wider application of these ideas, we provide our Mplus syntax (inputs) in Supplementary Materials. Through this manuscript, we hope to assist researchers to better understand the strengths ESEM and bifactor models, and to use these approaches in their own work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle