Validation of the Maslach Burnout Inventory-General Survey 9-item short version: psychometric properties and measurement invariance across age, gender, and continent
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Maslach Burnout Inventory-General Survey (MBI-GS) stands as the preeminent tool for assessing burnout across various professions. Although the MBI-GS9 emerged as a derivative of the MBI-GS and has seen extensive use over several years, a comprehensive examination of its psychometric properties has yet to be undertaken. Methods: This study followed the Standards for Educational and Psychological Testing guidelines to validate the MBI-GS9. Employing a combined approach of classical test theory and item response theory, particularly Rasch analysis, within an integrated framework, the study analyzed data from 16,132 participants gathered between 2005 and 2015 by the Centre for Organizational Research at Acadia University. Results: The findings revealed that the MBI-GS9 exhibited satisfactory reliability and validity akin to its predecessor, the MBI-GS. Across its three dimensions, Cronbach's α and omega coefficients ranged from 0.84 to 0.91. Notably, the MBI-GS9 displayed no floor/ceiling effects and demonstrated good item fit, ordered threshold, acceptable person and item separation and reliability, clear item difficulty hierarchy, and a well-distributed item threshold. However, the results suggested a recommended minimum sample size of 350 to mitigate potential information loss when employing the MBI-GS9. Beyond this threshold, the observed mean difference between the MBI-GS and MBI-GS9 held minimal practical significance. Furthermore, measurement equivalence tests indicated that the MBI-GS9 maintained an equivalent three-factor structure and factor loadings across various gender, age, and continent groups, albeit with inequivalent latent values across continents. Conclusion: In sum, the MBI-GS9 emerges as a reliable and valid alternative to the MBI-GS, particularly when utilized within large, diverse samples across different age and gender demographics. However, to address potential information loss, a substantial sample size is recommended when employing the MBI-GS9. In addition, for cross-cultural comparisons, it is imperative to initially assess equivalence across different language versions at both the item and scale levels.
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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 | 0,025 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».