Social Disengagement in Post‐Pandemic China: A Translation, Validation and Cross‐Cultural Comparison of the Pandemic Disengagement Syndrome Scale
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background In contrast to abundant research on the various acute mental effects of COVID‐19, the long‐term influences of the pandemic are still underexplored in China owing to the paucity of assessment tools. The Pandemic Disengagement Syndrome Scale (PDSS) assesses people's social disengagement as a lasting psychological consequence in Western countries during the post‐COVID‐19 pandemic era. However, its generalizability across cultures is untested. Objectives The present studies aimed to validate Chinese PDSS and compare disengagement syndrome levels among China, the United States and Italy. Method In Study 1, a Chinese version of the PDSS was developed, psychometric properties including factor structure, internal consistency, measurement invariance across gender and country, discriminant validity, and test‐retest reliability were tested. Study 2 examined demographic differences in the pandemic disengagement syndrome in China and compared Chinese PDSS scores and those in the United States and Italy (Ns = 415US, 455Italy, 826China). Results and Conclusion The findings indicated that disengagement syndrome may exist among Chinese people even substantially after the acute phases of the pandemic. Meanwhile, the Chinese PDSS demonstrating acceptable psychometric features can be a valid instrument to assess the syndrome. Several possible reasons for the persistence of disengagement in China are discussed.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».