Factorial invariance of the abridged version of the Explicit Discrimination Scale among adults living in southern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Explicit Discrimination Scale (EDS) was developed to assess experiences with discrimination in Brazilian epidemiologic surveys. Though previous analyses have demonstrated that the EDS has good configural, metric, and scalar properties, its invariance has not yet been investigated. In this study, we examined the factorial invariance of two abridged versions of the EDS, according to skin color/ethnicity, sex, socioeconomic status, and their intersections. METHODS: Data from the EpiFloripa Adult Study were used, which include a representative sample of adults residing in a state capital of southern Brazil (n=1,187). Over half of the respondents were women, and around 90% identified as white; the mean age of the participants was 39 years. Two abridged versions of the EDS were analyzed, with seven and eight items, using Multigroup Confirmatory Analysis and the Alignment method. RESULTS: The two versions of the scale may be used to provide estimates of discrimination that are comparable across skin color/ethnicity, sex, socioeconomic status, and their intersections. In the seven-item version of the scale, only one parameter lacked invariance (i.e., threshold of item i13 - called by names you do not like), specifically among black respondents with less than 12 years of formal education. CONCLUSION: The EDS may provide researchers with valid, reliable, and comparable estimates of discrimination between different segments of the population, including those at the intersections of skin color/ethnicity, sex, and socioeconomic status. However, future research is needed to determine whether the patterns we identified here are consistent in other population domains.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».