The psychometric properties of the Bangla Nomophobia Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Nomophobia (the fear of being without a mobile phone or being unable to use it) is an area of growing research interest. The 20-item Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) is the most popular instrument to assess nomophobia. However, there is no validated scale to assess nomophobia in Bangladesh. The present study translated and validated the NMP-Q into Bangla. A cross-sectional study using convenience sampling was conducted among 585 university students. The study collected data on socio-demographics, behavioural health, academic attainment, nomophobia, smartphone addiction, and Facebook addiction. Confirmatory factor analysis was performed to validate the scale’s factor structure. The four-factor structure was supported by confirmatory factor analysis (CFA). Cronbach alphas were 0.915 for the total scale, 0.88 for Factor 1 (not being able to communicate), 0.83 for Factor 2 (losing connectedness), 0.71 for Factor 3 (not being able to access information), and 0.78 for Factor 4 (giving up convenience). Convergent validity was supported by significant associations between nomophobia and both smartphone addiction and Facebook addiction. Measurement invariance across gender was supported in multigroup CFA. The findings indicated that the NMP-Q Bangla appears to be a psychometrically valid and reliable instrument and can be used for further studies to assess nomophobia among Bangladeshi students.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».