Development and Validation of a Short Form of the German Self-Consciousness Scale for the General Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: The German translation of the Self-Consciousness Scale ( Fragebogen zur Erfassung dispositionaler Selbstaufmerksamkeit [SAM]) is a 27-item, self-report measure assessing self-consciousness. Previous studies showed a poor fit for the proposed two-factor structure, assessing private and public self-consciousness. We assessed the factor structure of the German version to develop and validate a short form, aiming to improve model fit and provide a brief version for use in research and clinical practice. Method: Participants were 2,326 adults representative of the German general population, divided randomly into two comparable samples: Sample A and Sample B. We used confirmatory factor analysis (CFA) with Sample A to inform item selection; we used Sample B to evaluate the proposed short form, examining structural validity, measurement invariance, and convergent validity with measures assessing quality of life, well-being, neuroticism, and stress. Results: The results support a two-factor hierarchical model for the 12-item short form, demonstrating full measurement invariance across gender, age, and education level. We found positive correlations between self-consciousness, quality of life, well-being, and chronic stress. Discussion: The results support the use of the SAM-SF to provide a total score as well as subscale scores for private and public self-consciousness.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».