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Enregistrement W4404521775 · doi:10.1080/09658211.2024.2427666

Development and validation of the Closure and Resolution Scale (CRS)

2024· article· en· W4404521775 sur OpenAlexafffund
Chantal M. Boucher, Alan Scoboria, Kendall Soucie, Antonio Pascual‐Leone

Notice bibliographique

RevueMemory · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyDiscriminant validityConfirmatory factor analysisClosure (psychology)Exploratory factor analysisScale (ratio)Construct validityConstruct (python library)Resolution (logic)PsychometricsConvergent validityTest validitySocial psychologyDevelopmental psychologyStructural equation modelingStatisticsArtificial intelligenceCartographyInternal consistencyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research comprises three studies centered on the development and validation of a self-report measure of psychological closure and resolution, the Closure and Resolution Scale (CRS). Study 1 used exploratory factor analysis (EFA) in two samples to probe the factor structure for closure using original (Study 1a N = 284) and revised (Study 1b N = 158) item pools. Study 2 (N = 159) examined model fit using confirmatory factor analysis (CFA), and revealed a good-fitting simple structural solution. The CRS consists of 34 items assessing six facets of event resolution: (1) finality, (2) understanding, (3) felt distance, (4) emotional relief, (5) mental release, and (6) behavioural deactivation. Study 3 (N = 182) examined convergent and discriminant validity for the CRS and provided evidence of construct validity. Participants resided in North America and primarily identified as White (68.7%−77.5%), male (44.3%−59.3%) or female (40.1%−55.7%), with post-secondary education (69.3%−71.7%). We offer a novel measure of psychological closure and resolution with preliminary evidence of good psychometric properties.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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