Measuring Strong, Skillful, Good and Transpersonal Will: The development of the Multidimensional Will Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: This cross-sectional study aimed to provide a scale to assess different aspects of the will based on Roberto Assagioli's theory. METHODS AND RESULTS: The scale development followed three steps. Step 1 focused on operationalizing the construct and developing the items. It was carried out through several phases of item generation and refinement, resulting in a pool of 38 items. At Step 2 we tested the psychometric properties of the initial 38-item scale with the goal of excluding the items that weakened the structural validity and reliability of the scale. Descriptive, internal consistency, and exploratory factor analyses statistics were computed on a large sample (Sample 1: N = 587; age: M = 21.55, SD = 4.14, 66% female) and they led to a five-dimension model (Strong, Skillful, Good toward Self and Other, and Transpersonal Will) and the exclusion of 15 items. Analyses conducted at Step 3 on a different sample (Sample 2: N = 683; age: M = 34.09, SD = 16.27, 54% female) allowed for further refinement of the scale. Confirmatory factor analysis conducted on the resulting 19-item scale showed a good fit for the five-factor model (χ2 (142) = 507.63, p< .001, TLI = .91; CFI = .93; RMSEA = .06 [90%CI: .06‒.07]), and evidence of its invariance across genders and ages was provided. Reliability indices (internal consistency and intraclass correlation coefficients) were adequate (ranging from .66 to .83) and correlations with measures of related constructs supported the external validity of the scale. CONCLUSION: This study provides researchers, therapists, and counselors with an efficient measurement tool to assess Assagioli's construct of will.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».