The Translation and Preliminary Psychometric Validation of the Ghosting Questionnaire in Urdu
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Ghosting" refers to the practice of abruptly cutting off all contact with a person with whom you have been in constant correspondence. The break comes without warning and without understandable provocation. The term most commonly applies to online romantic relationships. The motives for and effects of ghosting have been studied, and validated research questionnaires have been developed; however, there are no such questionnaires available for Urdu speakers. The purpose of this study was to adapt the "Ghosting Questionnaire (GQ)" for use in Pakistan and India, two of the world's most populous countries-a process that involves translation, adaptation, and validation. METHODS: The study's methodology involved translating the GQ into Urdu using both forward and backward translation techniques. Convergent validity, test-retest reliability, internal consistency, confirmatory factor analysis, and goodness of fit were all components of the psychometric analyses. CONCLUSIONS: The Urdu version of the GQ demonstrated a good internal consistency, with the Cronbach's alpha and McDonald's omega both exceeding 0.90. It also showed a high test-retest reliability-(0.96). The one-factor structure was confirmed by the confirmatory factor analysis, which agreed with the original English version of the GQ.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».