Psychometric network analysis of the Intuitive Eating Scale‐2 in Chinese general adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Intuitive Eating Scale‐2 (IES‐2) is a measure of intuitive eating behaviors that has been extensively validated, with traditional latent variable modeling approaches, in youth and adults from many different populations, including college students in China. However, there is still a lack of research on the psychometric properties of the IES‐2 in adults from the Chinese general population. Moreover, psychometric network analysis, as a complement to traditional latent variable modeling approaches, has not been used for examining the psychometric properties of the IES‐2. Thus, the present study used a psychometric network approach to evaluate the psychometric properties of the IES‐2 in Chinese adults from the general population. A sample of 700 Chinese general adults (50% women; M age = 31.13 years, SD = 9.19) recruited online were included in the present study. Psychometric network analysis was performed. Exploratory graph analysis (EGA) identified four dimensions, which were well separated in the estimated network. The network structure showed excellent stability and metric measurement invariance (i.e., network loadings) across men and women. Furthermore, several items on the IES‐2 were identified as key nodes in the network of the IES‐2 that may be important for the development and maintenance of intuitive eating. For example, two items (i.e., “I trust my body to tell me when to eat,” and “I trust my body to tell me when to stop eating”) related to reliance on body cues were the most impactful nodes in the complete network. The findings of our study provide a greater understanding of the IES‐2 from the perspective of network analysis and have implications for applications of intuitive eating interventions for general populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».