The Development and Validation of Self-Concept Scale For Pakistani University Students
Notice bibliographique
Résumé
Cultural aspects are dominant in almost all areas of research and require special attention while conducting a study. The same goes for under-focused self-concept which varies from individualistic to collectivistic cultures. In the present research, an indigenous scale was developed to explore the self-concept of university students in Pakistani culture. In the first phase, 60 university students were interviewed separately and generated the item pool of 46 statements. Then repeated and ambiguous items were excluded, and a list of 40 items was used for piloting on 30 university students as a self-report measure of a 5-point rating scale (Self-Concept Scale). Finally, a convenient sample of 300 university students (154 boys and 146 girls) was given the final list of 40 items, Self-Concept Scale for Adolescents, and a demographic sheet. The Statistical Package for Social Sciences (SPSS) was used to investigate the collected data. The Exploratory Factor Analysis (EFA) produced a two-factor solution: positive and negative self-concept. Lastly, 38 items were finalized for the self-concept scale, the first factor was based on 22 items and the second factor consisted of 16 items. The SCS was found to have high internal consistency, concurrent validity, and split-half reliability. This scale can be used in further research, assessment, and counseling services for the students.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».