Assessing the psychometric properties of the <scp>Biphasic Sleep Scale</scp> ( <scp>BiSS</scp> ): A novel 16‐item self‐report measure
Notice bibliographique
Résumé
Biphasic sleep, characterized by nighttime sleep plus daytime napping, has demonstrated some cognitive, health and performance impacts when compared with consolidated monophasic sleep. This motivated the development and validation of the Biphasic Sleep Scale, reported in this paper. Scale development involved a literature review, expert input and individual interviews. The 16-item Biphasic Sleep Scale was then administered to an international online sample (n = 6965) alongside well-established validated sleep scales. To ensure a robust evaluation of the Biphasic Sleep Scale, the sample was divided into two parts: with 15% (n = 1000) of the participants allocated to the exploratory analytic phase; and the remaining 85% (n = 5965) reserved for confirmatory analyses. Psychometric evaluation included both exploratory and confirmatory factor analysis, reliability analysis, correlations, network analysis, and item response theory. Exploratory factor analysis indicated a three-factor structure assessing daytime napping as to likelihood, consequences and effect on nighttime sleep. Confirmatory factor analysis largely confirmed this model with no sex invariance. The three-factor structure showed adequate fit. The Biphasic Sleep Scale demonstrated good internal consistency (α = 0.88, Ω = 0.89). Network analysis revealed varying centrality and connectivity of items. Item response theory found items covering a range of biphasic sleep levels. Significant positive correlations with sleep criteria provided evidence for convergent validity. Further testing is warranted to confirm the factor structure, refine model parsimony, and establish clinical utility. With additional validation, it is hoped that the Biphasic Sleep Scale will become a widely utilized tool.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».