Translation and validation of a Chinese version of the Appearance Schemas Inventory-Revised in Chinese adults
Notice bibliographique
Résumé
The current study translated the Appearance Schemas Inventory-Revised (ASI-R) into Chinese (Mandarin) and examined its psychometric properties in Chinese adult women and men. Sample 1 included 400 women and 400 men to examine the factor structure of the ASI-R with exploratory factor analysis (EFA). Sample 2 involved 300 women and 300 men, and the EFA-derived factor structures in Sample 1 of the ASI-R were examined with exploratory structural equation modeling (ESEM), bifactor ESEM (B-ESEM), and bifactor ESEM with correlated uniqueness for negatively worded items (B-ESEM-CU) for both women and men. Results of the EFA identified a 4-factor model in women and a 2-factor model in men. The B-ESEM-CU consistently showed the best model fit. In the B-ESEM-CU, the general factor was well-defined, but the specific factors were not, supporting the use of the global factor to conceptualize the ASI-R for Chinese women and men. Evidence of adequate internal consistency, test-retest reliability, and construct validity of the global factor of the ASI-R was suggested in both women and men. Findings suggest the ASI-R is a useful instrument to measure body image investment in Chinese women and men, specifically using the B-ESEM-CU to understand the dimensionality of the ASI-R.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».