Development of a Revised Urdu Version of the 20-Item Toronto Alexithymia Scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Introduction: The Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) is the most widely used instrument to assess alexithymia and has recently been translated into Urdu. There are several shortcomings with this translation (e.g., removal of four items from the original instrument, grammatical errors, poor/complex item translation) that compromise the assessment of alexithymia for Urdu-speaking persons. In this study, we report the development of a revised Urdu translation of the TAS-20 (TAS-20-UR). Methods: All 20 items of the original TAS-20 were translated into Urdu using a back-translation method, administered to participants from Pakistan ( N = 524), and subjected to psychometric analyses. Confirmatory factor analysis (CFA) was conducted to examine the factor structure of the TAS-20-UR. We also examined the measurement invariance of the scale across Pakistani men and women as well as Pakistani and Canadian community adults using multigroup CFA (MGCFA). Results: The internal reliability was adequate. The three-factor model, which has been recovered in most translations of the scale, produced an adequate-to-good fit. MGCFA supported strict invariance across Pakistani men and women, and partial scalar invariance across Pakistani and Canadian community adults. Limitations: Further research is required to confirm the validity of the TAS-20-UR. Also, the findings are only generalizable to literate individuals in Pakistan since data was not collected from non-Urdu readers. Discussion: The TAS-20-UR is reliable and captures the alexithymia construct; we recommend it for use in research settings in which Urdu is spoken.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle