Validation of the english version of the Multidimensional Mentalizing Questionnaire (MMQ)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mentalizing refers to the ability to understand one's own and others' mental states. Mentalizing is considered a key component of social cognition and healthy personality development. A multinational assessment tools able to appraise the multidimensional and multifaceted aspects of this complex construct are needed. OBJECTIVE: The present study had two aims: (a) validate an English version of the Multidimensional Mentalizing Questionnaire (MMQ, 33 items) which was designed to assess mentalizing based on an integrated and multilevel model of mentalizing; (b) explore the correlational relationships between the six dimensions of the MMQ and a set of sociodemographic, psycho-cognitive, mental health, and socio-functional variables. METHODS: Overall, 1823 individuals (age: 19-76 years old [M = 45; SD = 16]; sex: male = 48.51%, female = 50.57%, non-binary = 0.9%) participated in an online survey. While the participants came from 77 different countries, most of them were residents in UK and USA (95%). Data analytics include confirmatory factorial analysis and Pearson correlations. RESULTS: The CFA results validated the factorial structure of a 28-items MMQ-English version, with acceptable goodness of fit indices. Regarding the psychometric properties, the MMQ-English version showed good internal reliability and significant positive correlation with another scale designed to assess an analogue construct showing a fair convergent validity. The findings indicated that males, individuals with lower levels of education, lower socio-economic status, depressed, and with a higher score of loneliness are significantly more likely to report poor mentalizing compared with females, individuals with higher education level, greater SES, happier, and with lower scores of loneliness. CONCLUSION: The present study validated the English version of the MMQ.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».