Evaluating the factor structure and measurement invariance of the 20-item short version of the UPPS-P Impulsive Behavior Scale across multiple countries, languages, and gender identities
Notice bibliographique
Résumé
The UPPS-P Impulsive Behavior Model and the various psychometric instruments developed and validated based on this model are well established in clinical and research settings. However, evidence regarding the psychometric validity, reliability, and equivalence across multiple countries of residence, languages, or gender identities, including gender-diverse individuals, is lacking to date. Using data from the International Sex Survey ( N = 82,243), confirmatory factor analyses and measurement invariance analyses were performed on the preestablished five-factor structure of the 20-item short version of the UPPS-P Impulsive Behavior Scale to examine whether (a) psychometric validity and reliability and (b) psychometric equivalence hold across 34 country-of-residence-related, 22 language-related, and three gender-identity-related groups. The results of the present study extend the latter psychometric instrument’s well-established relevance to 26 countries, 13 languages, and three gender identities. Most notably, psychometric validity and reliability were evidenced across nine novel translations included in the present study (i.e., Croatian, English, German, Hebrew, Korean, Macedonian, Polish, Portuguese—Portugal, and Spanish—Latin American) and psychometric equivalence was evidenced across all three gender identities included in the present study (i.e., women, men, and gender-diverse individuals).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».